Test, convalida e risoluzione dei problemi di AWS Generative AI

La creazione di un'applicazione di IA generativa è solo metà della battaglia. La vera sfida inizia quando si garantisce che produca risultati accurati, sicuri e affidabili. Questo corso basato su testo ti guida attraverso le metodologie essenziali per valutare e eseguire il debug dei moderni sistemi di IA creati su AWS. Si passerà da indovinare se i tuoi output LLM sono corretti all'utilizzo di framework di convalida strutturati, imparando come identificare le allucinazioni, misurare la qualità del recupero nei sistemi RAG e ottimizzare le prestazioni dell'applicazione. Cosa imparerai: - Comprendere le metriche e le metodologie di base per la valutazione degli output LLM e delle architetture RAG. - Configura Amazon Bedrock e SageMaker per il test e la convalida sistematici del modello. - Identificare, eseguire il debug e mitigare i problemi comuni di GenAI come le allucinazioni e la deriva del formato. - Implementare i guardrail e i filtri di sicurezza AWS per garantire risposte di modello conformi e sicure. - Monitora le prestazioni del modello dal vivo e imposta i flussi di lavoro di osservabilità di base per le applicazioni AI. Partendo dai concetti fondamentali della terminologia di valutazione e test LLM, progredirai attraverso lezioni strutturate basate su testo che descrivono in dettaglio come convalidare i sistemi di generazione aumentati di recupero e risolvere i colli di bottiglia delle prestazioni su AWS. Questo corso è progettato per sviluppatori principianti, appassionati di cloud e professionisti del controllo qualità che desiderano specializzarsi nella garanzia della qualità dell'IA generativa.Non è richiesto un background avanzato di apprendimento automatico. Inizia a leggere oggi per creare soluzioni AI affidabili e pronte per la produzione su AWS.