DP-3028 Implement Generative AI engineering with Azure Databricks

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Innovative Datenlösungen entstehen, wenn Technologie und Kreativität verschmelzen. Genau das passiert hier – mit generativer KI und Azure Databricks als kraftvolle Kombination für intelligente Anwendungen und datengetriebene Prozesse.

Inhalte und Highlights:

  • Architektur und Funktionen von Azure Databricks.
  • Entwicklung generativer KI-Modelle für reale Szenarie.
  • Datenanalyse, Training und Optimierung von Modellen.
  • Automatisierung und Integration in bestehende Workflows.
  • Sicherheit, Governance und Best Practices.
  • Skalierung und Performance-Steuerung in der Cloud.

Perfekt für alle, die moderne KI-Technologien strategisch nutzen und mit datengestützten Lösungen neue Impulse im Unternehmen setzen möchten.
 

Kursinhalte
  • Generative KI verstehen
  • Große Sprachmodelle (LLMs) verstehen
  • Wichtige Komponenten von LLM-Anwendungen identifizieren
  • LLMs für Aufgaben der natürlichen Sprachverarbeitung (NLP) verwenden
  • Untersuchung der wichtigsten Konzepte eines RAG-Workflows
  • Vorbereitung der Daten für RAG
  • Suche nach relevanten Daten mit Vektorsuche
  • Neubewertung der abgerufenen Ergebnisse
  • Was sind mehrstufige schlussfolgernde Systeme?
  • LangChain erforschen
  • LlamaIndex erforschen
  • Haystack erforschen
  • Erforschen Sie das DSPy-Framework
  • Was ist Feinabstimmung?
  • Daten für die Feinabstimmung vorbereiten
  • Feinabstimmung eines Azure OpenAI-Modells
  • LLM-Bewertung erforschen
  • Bewertung von LLMs und AI-Systemen
  • Bewertung von LLMs mit Standardmetriken
  • LLM als Beurteiler für die Bewertung beschreiben
  • Was ist verantwortungsvolle KI?
  • Identifizierung von Risiken
  • Probleme entschärfen
  • Verwendung von wichtigen Sicherheitswerkzeugen zum Schutz der KI-Systeme
  • Übergang von traditionellen MLOps zu LLMOps
  • Modellbereitstellungen verstehen
  • MLflow Einsatzmöglichkeiten beschreiben
  • Verwendung von Unity Catalog zur Verwaltung von Modellen