Chuẩn bị dữ liệu cho Generative AI với SageMaker Data Wrangler và Ground Truth

Dữ liệu chất lượng cao là nền tảng của bất kỳ hệ thống generative AI thành công nào, tuy nhiên việc chuẩn bị và gán nhãn dữ liệu đó vẫn là một trong những phần thách thức nhất của quy trình. Khóa học này dạy bạn cách tận dụng AWS SageMaker Data Wrangler và SageMaker Ground Truth để tối ưu hóa quy trình làm việc với dữ liệu của bạn. Thông qua các giải thích bằng văn bản rõ ràng và hướng dẫn từng bước thực tế, bạn sẽ chuyển đổi từ việc thao tác dữ liệu thủ công sang chuẩn bị dữ liệu tự động, có khả năng mở rộng. Bạn sẽ học cách làm sạch dữ liệu phi cấu trúc, điều phối quy trình xác thực có sự tham gia của con người (human-in-the-loop) và định dạng tập dữ liệu dành riêng cho việc huấn luyện và tinh chỉnh các mô hình ngôn ngữ lớn. Những gì bạn sẽ học: Hiểu các khái niệm cốt lõi về chuẩn bị dữ liệu và xác thực có sự tham gia của con người cho học máy; Cấu hình SageMaker Data Wrangler để nhập, làm sạch và biến đổi dữ liệu văn bản phi cấu trúc mà không cần viết mã phức tạp; Thiết kế quy trình gán nhãn dữ liệu sử dụng SageMaker Ground Truth để xây dựng các tập dữ liệu huấn luyện câu lệnh chất lượng cao; Áp dụng các kiểm tra chất lượng dữ liệu và kỹ thuật xác thực để đảm bảo dữ liệu huấn luyện của bạn không có sự thiên vị và lỗi; Chuẩn bị các tập dữ liệu chuyên biệt cho các trường hợp sử dụng generative AI, bao gồm tạo tăng cường truy xuất (RAG) và định dạng phản hồi câu lệnh; Tích hợp các vòng phản hồi của con người để liên tục cải thiện hiệu suất và độ an toàn của mô hình. Khóa học bắt đầu với các định nghĩa thiết yếu và các nguyên fundamentals về kỹ thuật dữ liệu trước khi hướng dẫn bạn qua các cấu hình từng bước của Data Wrangler và Ground Truth. Bạn sẽ tiến triển từ việc tiếp nhận dữ liệu thô đến việc triển khai các tập dữ liệu đã chuẩn bị hoàn chỉnh sẵn sàng cho việc huấn luyện generative AI. Khóa học này được thiết kế dành cho các kỹ sư dữ liệu đầy tham vọng, nhà phát triển AI và những người đam mê điện toán đám mây muốn thành thạo việc chuẩn bị dữ liệu trên AWS. Không yêu cầu kinh nghiệm trước đó với SageMaker hoặc học máy nâng cao, mặc dù việc quen thuộc cơ bản với các khái niệm đám mây sẽ rất hữu ích. Hãy bắt đầu xây dựng các đường ống dữ liệu mạnh mẽ cho các dự án AI của bạn ngay hôm nay.