Erstellen von generativen KI-Apps mit großen Sprachmodellen in Azure

Generative KI verändert die Art und Weise, wie wir Software entwickeln. Um diese leistungsstarken Modelle jedoch sicher und skalierbar bereitzustellen, ist eine robuste Cloud-Grundlage erforderlich. Dieser textbasierte Kurs führt Sie durch den Prozess der Nutzung von LLMs (Large Language Models) in Azure, um intelligente, produktionsbereite Anwendungen zu erstellen. Sie werden vom Verständnis grundlegender Modellarchitekturen zum Einsatz voll funktionsfähiger KI-Systeme übergehen. Anhand von klaren schriftlichen Erläuterungen und praktischen Code-Snippets lernen Sie, wie Sie Modelle orchestrieren, externe Daten integrieren und sicherstellen, dass Ihre Anwendungen sicher und skalierbar sind. Was Sie lernen werden: - Verstehen Sie die grundlegenden Konzepte von Large Language Models und generativen KI-Architekturen. - Konfigurieren Sie Azure OpenAI Service-Instanzen und verwalten Sie Modellbereitstellungen sicher. - Wenden Sie schnelle Engineering-Techniken an, um Modellantworten und Steuerungsausgänge zu optimieren. - Implementieren Sie Retrieval-Augmented Generation (RAG) -Muster, um Modelle mit Ihren privaten Daten zu verbinden. - Integrieren Sie Vektordatenbanken und Suchfunktionen, um den Informationsabruf zu verbessern. - Stellen Sie generative KI-Anwendungen mithilfe von Cloud-Best Practices für Skalierbarkeit und Leistung bereit. Der Kurs beginnt mit der wesentlichen Terminologie und grundlegenden Cloud-KI-Konzepten, bevor Schritt-für-Schritt-Anleitungen zur Modellkonfiguration, zum Prompt-Design, zur Datenintegration und zu Bereitstellungsstrategien folgen. Es richtet sich an Softwareentwickler, IT-Experten und Technologie-Enthusiasten, die noch nicht mit generativer KI vertraut sind und keine Erfahrung mit maschinellem Lernen haben. Lesen Sie noch heute weiter, um Ihre eigenen intelligenten Cloud-Anwendungen zu entwerfen und bereitzustellen.