Nou curs tehnic de adâncime: Fundamente generative AI pe AWS | Amazon Web Services

Generative AI Foundations on AWS este un nou curs tehnic aprofundat, care vă oferă elementele fundamentale conceptuale, sfaturi practice și îndrumări practice pentru pregătirea, perfecționarea și implementarea modelelor de fundație de ultimă generație pe AWS și dincolo. Dezvoltat de fundațiile AWS generative AI la nivel mondial, conduse de Emily Webber, acest curs practic gratuit și codul sursă GitHub a fost lansat prin intermediul AWS Youtube. Dacă sunteți în căutarea unei liste de redare organizate cu resursele, conceptele și îndrumările de top pentru a fi la curent cu modelele de bază și, în special, pe cele care deblochează capacități generative în proiectele dvs. de știință a datelor și de învățare automată, atunci nu căutați mai departe.

În timpul acestei scufundări de 8 ore, veți fi prezentate tehnicile, serviciile și tendințele cheie care vă vor ajuta să înțelegeți modelele de fundație de la zero. Aceasta înseamnă defalcarea teoriei, matematicii și conceptelor abstracte combinate cu exerciții practice pentru a obține intuiție funcțională pentru aplicare practică. Pe parcursul cursului, ne concentrăm pe un spectru larg de tehnici AI generative progresiv complexe, oferindu-vă o bază solidă pentru a înțelege, proiecta și aplica propriile modele pentru cea mai bună performanță. Vom începe cu recapitularea modelelor de fundație, să înțelegem de unde provin, cum funcționează, cum se leagă cu inteligența artificială generativă și ce puteți face să le personalizați. Veți afla apoi despre alegerea modelului de fond de ten potrivit pentru cazul dvs. de utilizare.

Odată ce ați dezvoltat o înțelegere contextuală puternică a modelelor de fundație și a modului de utilizare a acestora, veți fi introdus în subiectul de bază al acestui curs: pregătirea prealabilă a noilor modele de fundație. Veți afla de ce ați dori să faceți acest lucru, precum și cum și unde este competitiv. Veți învăța chiar și cum să utilizați legile de scalare pentru a alege modelul, setul de date și dimensiunile de calcul potrivite. Vom acoperi pregătirea seturilor de date de instruire la scară pe AWS, inclusiv alegerea instanțelor și tehnicilor de stocare potrivite. Vom acoperi ajustarea modelelor tale de bază, evaluarea tehnicilor recente și înțelegerea modului de rulare a acestora cu scripturile și modelele tale. Ne vom scufunda în învățarea prin consolidare cu feedback uman, explorând cum să-l folosim cu pricepere și la scară pentru a maximiza cu adevărat performanța modelului de fundație.

În cele din urmă, veți învăța cum să aplicați teoria în producție prin implementarea noului model de fundație Amazon SageMaker, inclusiv pe mai multe GPU-uri și folosind modele de design de top, cum ar fi generarea augmentată de recuperare și dialogul înlănțuit. Ca un bonus suplimentar, vă vom ghida printr-o scufundare profundă a Stable Diffusion, cele mai bune practici de inginerie prompte, susținerea LangChain și multe altele.

Mai mult un cititor decât un consumator de video? Puteți consulta cartea mea de 15 capitole „Pretrain Vision and Large Language Models in Python: End-to-end techniques for building and deploying foundation models on AWS”, care a fost lansată pe 31 mai 2023, cu publicarea Packt și este disponibilă acum pe Amazon. Vrei să intri direct în cod? Sunt cu tine — fiecare videoclip începe cu o prezentare generală de 45 de minute a conceptelor cheie și a elementelor vizuale. Apoi vă voi oferi o prezentare de 15 minute a porțiunii practice. Toate exemplele de notebook-uri și codul de asistență vor fi livrate într-un depozit public, pe care îl puteți folosi pentru a parcurge singur. Simțiți-vă liber să mă contactați pe Medium, LinkedIn, GitHub, sau prin echipele dvs. AWS. Află mai multe despre AI generativ pe AWS.

Trasee fericite!

Schița cursului

1. Introducere în modelele de fundație

Ce sunt modelele mari de limbaj și cum funcționează? De unde vin ei? Care sunt alte tipuri de IA generativă? Cum personalizați un model de fond de ten? Cum evaluezi un model generativ? Plimbare practică prin: Modele de fundație pe SageMaker

Diapozitivele lecției 1 Resurse demonstrative practice pentru lecția 1

2. Alegerea modelului de fundație potrivit

De ce este important să începeți cu modelul potrivit de fond de ten Având în vedere dimensiunea Luând în considerare acuratețea Având în vedere ușurința de utilizare Luând în considerare licențierea Luând în considerare exemplele anterioare ale acestui model care funcționează bine în industria dvs Luând în considerare reperele externe

Diapozitivele lecției 2 Resurse demonstrative practice pentru lecția 2

3. Utilizarea modelelor de fundație pregătite în prealabil: inginerie promptă și reglare fină

Beneficiile de a începe cu un model de fond de ten pre-antrenat Inginerie promptă: Zero-shot O singura incercare Puțini-împușcați Rezumare Clasificare Traducere Reglaj fin Reglaj fin clasic Reglare fină eficientă a parametrilor Noua bibliotecă a lui Hugging Face Plimbare practică: inginerie promptă și reglare fină pe SageMaker

Diapozitivele lecției 3 Resurse demonstrative practice pentru lecția 3

4. Preantrenarea unui nou model de fundație

De ce ați dori sau ați avea nevoie să creați un nou model de fundație? Comparând antrenamentul preliminar cu reglajul fin Pregătirea setului de date pentru pregătire preliminară Instruire distribuită pe SageMaker: biblioteci, scripturi, joburi, resurse De ce și cum să adaptăm un nou script la instruirea distribuită SageMaker

Diapozitivele lecției 4 Resurse demonstrative practice pentru lecția 4

5. Pregătirea datelor și instruirea la scară

Opțiuni pentru pregătirea datelor la scară pe AWS Explicați paralelismul lucrărilor SageMaker pe instanțele CPU Explicați modurile de trimitere a datelor către SageMaker Training Introducere în FSx pentru Luster Utilizarea FSx pentru Luster la scară pentru SageMaker Training Execuție practică: configurarea Luster pentru SageMaker Training

Diapozitivele lecției 5 Resurse demonstrative practice pentru lecția 5

6. Învățare prin consolidare cu feedback uman

Ce este această tehnică și de ce ne pasă de ea Cum rezolvă problemele legate de subiectivitate și obiectivitate prin clasarea preferințelor umane la scară Cum functioneaza? Cum să faci asta cu SageMaker Ground Truth Modelarea recompenselor actualizată Plimbare practică prin: RLFH pe SageMaker

Diapozitivele lecției 6 Resurse demonstrative practice pentru lecția 6

7. Implementarea unui model de fundație

De ce vrem să implementăm modele? Opțiuni diferite pentru implementarea FM-urilor pe AWS Cum să vă optimizați modelul pentru implementare Container de implementare model mare Sfaturi de configurare de top pentru implementarea FM-urilor pe SageMaker Sfaturi de inginerie prompte pentru invocarea modelelor de fundație Utilizarea generației augmentate de recuperare pentru a atenua halucinațiile Execuție practică: implementarea unui FM pe SageMaker

Diapozitivele lecției 7 Resurse demonstrative practice pentru lecția 7

Rezumat

Generative AI Foundations on AWS is one of seven new free and low-cost AWS courses available to help you use generative AI for people of all roles and experience levels. Whether you’re a business leader interested in how generative AI can transform your business or a developer seeking to use generative AI to boost your productivity, we have training to help build your knowledge and practical skills with Amazon’s generative AI services. Find the right training for your skill level and use case in this blog post: 7 free and low-cost AWS courses that can help you use generative AI.

---

Despre autor

Emily Webber sa alăturat AWS imediat după lansarea SageMaker și de atunci a încercat să spună lumii despre asta! În afară de a construi noi experiențe ML pentru clienți, lui Emily îi place să mediteze și să studieze budismul tibetan.

• Distribuție de conținut bazat pe SEO și PR. Amplifică-te astăzi.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Împuterniciți-vă. Accesați Aici.
• PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Cunoștințe amplificate. Accesați Aici.
• PlatoESG. Automobile/VE-uri, carbon, CleanTech, Energie, Mediu inconjurator, Solar, Managementul deșeurilor. Accesați Aici.
• BlockOffsets. Modernizarea proprietății de compensare a mediului. Accesați Aici.
• Sursa: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/new-technical-deep-dive-course-generative-ai-foundations-on-aws/