Beschreibung
Engineering mit generativer künstlicher Intelligenz (KI) in Azure Databricks nutzt die Funktionen der Plattform, um erweiterte Sprachmodelle zu erkunden, zu optimieren, auszuwerten und zu integrieren. Mithilfe der Skalierbarkeit von Apache Spark und der Umgebung für die Zusammenarbeit von Azure Databricks können Sie komplexe KI-Systeme entwerfen.
Inhalt
- Erste Schritte mit Sprachmodellen in Azure Databricksn- Implementieren von Retrieval Augmented Generation (RAG) mit Azure Databricksn- Implementieren einer mehrstufigen Argumentation in Azure Databricksn- Feinabstimmung von Sprachmodellen mit Azure Databricksn- Auswerten von Sprachmodellen mit Azure Databricksn- Erläutern der Prinzipien für verantwortungsvolle KI für Sprachmodelle in Azure Databricksn- Implementieren von LLMOps in Azure Databricks
Dieser Kurs wird in Kooperation mit Fast Lane durchgeführt.
Voraussetzungen
Bevor Sie mit diesem Modul beginnen, sollten Sie sich mit grundlegenden KI-Konzepten und Azure Databricks vertraut machen. Eventuell sollten Sie zunächst den Lernpfad Erste Schritte mit künstlicher Intelligenz und das Modul Erkunden von Azure Databricks abschließen.
Beschreibung
Engineering mit generativer künstlicher Intelligenz (KI) in Azure Databricks nutzt die Funktionen der Plattform, um erweiterte Sprachmodelle zu erkunden, zu optimieren, auszuwerten und zu ...
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