Modelli Fondamentali e RAG con SageMaker JumpStart

Mentre le organizzazioni si affrettano ad adottare l'IA generativa, la capacità di distribuire e personalizzare in modo sicuro modelli su larga scala sta diventando una competenza essenziale. SageMaker JumpStart fornisce un percorso potente e semplificato per accedere, ottimizzare (fine-tune) e ospitare modelli fondamentali all'avanguardia all'interno di un ambiente cloud sicuro. Questo corso basato su testo ti guida attraverso l'intero ciclo di vita del lavoro con i modelli fondamentali su AWS. Passerete dalla comprensione dei concetti di base dell'IA generativa all'esecuzione di processi di ottimizzazione (fine-tuning) e alla creazione di flussi di lavoro di generazione aumentata dal recupero (RAG) che basano i modelli sui vostri dati specifici del dominio. Cosa imparerai: - Comprendere la terminologia fondamentale dei modelli fondamentali, le metodologie di ottimizzazione (fine-tuning) e le architetture RAG. - Distribuire modelli fondamentali pre-addestrati direttamente all'interno di SageMaker JumpStart utilizzando configurazioni ottimizzate. - Ottimizzare (Fine-tune) i modelli su set di dati specifici del dominio per adattarne il comportamento e la conoscenza. - Implementare pattern di generazione aumentata dal recupero utilizzando database vettoriali per basare le risposte del modello. - Valutare le prestazioni del modello e gestire gli endpoint di inferenza per applicazioni pronte per la produzione. - Applicare le moderne best practice di sicurezza cloud e MLOps per monitorare i modelli di IA distribuiti. Il percorso inizia con le definizioni fondamentali di IA generativa e infrastruttura cloud. Da lì, leggerai spiegazioni dettagliate sulla configurazione dei processi di addestramento SageMaker, sull'esecuzione dell'ottimizzazione (fine-tuning) efficiente in termini di parametri e sull'integrazione di fonti di dati esterne per la generazione aumentata dal recupero in tempo reale. Questo corso è progettato per sviluppatori, data practitioner e appassionati di cloud che sono nuovi ai flussi di lavoro di IA generativa. Non è richiesta alcuna esperienza precedente con framework di machine learning, sebbene una familiarità di base con i concetti cloud sia utile. Inizia a leggere oggi per costruire soluzioni di IA generativa sicure e specifiche per il dominio.