Новый курс углубленного технического изучения: «Основы генеративного ИИ на AWS» | Веб-сервисы Амазонки

Generative AI Foundations на AWS — это новый курс углубленного технического изучения, который дает вам концептуальные основы, практические советы и практические рекомендации по предварительному обучению, точной настройке и развертыванию современных базовых моделей на AWS и других платформах. Этот бесплатный практический курс, разработанный всемирной организацией AWS по созданию генеративного ИИ под руководством Эмили Уэббер, и вспомогательный исходный код GitHub, запущенный через АМС Ютуб. Если вы ищете тщательно отобранный список лучших ресурсов, концепций и руководств, чтобы быстро освоить базовые модели, и особенно те, которые открывают генеративные возможности в ваших проектах по науке о данных и машинному обучению, не ищите дальше.

Во время этого 8-часового глубокого погружения вы познакомитесь с ключевыми методами, услугами и тенденциями, которые помогут вам понять базовые модели с нуля. Это означает разрушение теории, математики и абстрактных понятий в сочетании с практическими упражнениями, чтобы получить функциональную интуицию для практического применения. На протяжении всего курса мы фокусируемся на широком спектре постепенно усложняющихся методов генеративного искусственного интеллекта, что дает вам прочную основу для понимания, разработки и применения ваших собственных моделей для достижения наилучшей производительности. Мы начнем с повторения основных моделей, понимания того, откуда они берутся, как они работают, как они связаны с генеративным ИИ и что вы можете сделать для их настройки. Затем вы узнаете, как выбрать правильную модель фундамента в соответствии с вашим вариантом использования.

Как только вы разовьете четкое контекстуальное понимание базовых моделей и способов их использования, вы познакомитесь с основной темой этого курса: предварительной подготовкой новых базовых моделей. Вы узнаете, почему вы хотели бы это сделать, а также как и где это конкурентоспособно. Вы даже узнаете, как использовать законы масштабирования для выбора правильной модели, набора данных и размеров вычислений. Мы расскажем о подготовке обучающих наборов данных в масштабе AWS, включая выбор правильных экземпляров и методов хранения. Мы рассмотрим тонкую настройку ваших базовых моделей, оценку последних методов и понимание того, как выполнять их с вашими сценариями и моделями. Мы углубимся в обучение с подкреплением с обратной связью от людей, изучая, как использовать его умело и в масштабе, чтобы действительно максимизировать производительность вашей базовой модели.

Наконец, вы узнаете, как применять теорию в производственной среде, развернув новую базовую модель на Создатель мудреца Амазонки, в том числе на нескольких графических процессорах и с использованием лучших шаблонов проектирования, таких как расширенная генерация поиска и цепочка диалогов. В качестве дополнительного бонуса мы проведем вас через подробное изучение Stable Diffusion, подскажем передовые инженерные практики, подготовим LangChain и многое другое.

Скорее читатель, чем потребитель видео? Вы можете ознакомиться с моей книгой из 15 глав «Pretrain Vision and Large Language Models in Python: сквозные методы построения и развертывания базовых моделей на AWS», которая была выпущена 31 мая 2023 г. с публикацией Packt и теперь доступна на Amazon. Хотите сразу перейти к коду? Я с вами — каждое видео начинается с 45-минутного обзора ключевых концепций и визуальных эффектов. Затем я дам вам 15-минутное прохождение практической части. Все примеры блокнотов и вспомогательный код будут поставляться в общедоступном репозитории, который вы можете использовать для самостоятельного прохождения. Не стесняйтесь обращаться ко мне на Medium, LinkedIn, GitHubили через ваши команды AWS. Узнать больше о генеративный ИИ на AWS.

Счастливые тропы!

Содержание курса

1. Введение в базовые модели

Что такое большие языковые модели и как они работают? Откуда они? Какие существуют другие типы генеративного ИИ? Как настроить модель фундамента? Как вы оцениваете генеративную модель? Практический обзор: модели Foundation в SageMaker

Слайды 1 урока Урок 1 практические демонстрационные ресурсы

2. Выбор правильной модели фундамента

Почему важно начать с правильной модели фундамента Учитывая размер Учитывая точность С учетом удобства использования Учитывая лицензирование Принимая во внимание предыдущие примеры использования этой модели в вашей отрасли. С учетом внешних ориентиров

Слайды 2 урока Урок 2 практические демонстрационные ресурсы

3. Использование предварительно обученных моделей фундамента: оперативное проектирование и доводка

Преимущества запуска с предварительно обученной базовой модели Оперативная инженерия: нулевой выстрел Одиночный выстрел Малозарядный Суммирование классификация Переводы Тонкая настройка Классическая тонкая настройка Эффективная настройка параметров Новая библиотека Hugging Face Практический обзор: оперативное проектирование и тонкая настройка SageMaker

Слайды 3 урока Урок 3 практические демонстрационные ресурсы

4. Предварительная подготовка новой базовой модели

Зачем вам нужно или нужно создать новую модель фундамента? Сравнение предварительной подготовки с тонкой настройкой Подготовка набора данных к предварительному обучению Распределенное обучение по SageMaker: библиотеки, скрипты, задания, ресурсы Зачем и как адаптировать новый скрипт к распределенному обучению SageMaker

Слайды 4 урока Урок 4 практические демонстрационные ресурсы

5. Подготовка данных и обучение в масштабе

Варианты подготовки данных в масштабе на AWS Объясните параллелизм заданий SageMaker на экземплярах ЦП. Объяснить режимы отправки данных в SageMaker Training. Введение в FSx для блеска Масштабное использование FSx для Lustre для обучения SageMaker Практический обзор: настройка Lustre для SageMaker Training

Слайды 5 урока Урок 5 практические демонстрационные ресурсы

6. Обучение с подкреплением с обратной связью от человека

Что это за техника и зачем она нам Как он решает проблемы с субъективностью и объективностью посредством ранжирования человеческих предпочтений в масштабе Как это работает? Как это сделать с помощью SageMaker Ground Truth Обновленная модель вознаграждения Практический обзор: RLFH на SageMaker

Слайды 6 урока Урок 6 практические демонстрационные ресурсы

7. Развертывание базовой модели

Почему мы хотим развертывать модели? Различные варианты развертывания FM на AWS Как оптимизировать модель для развертывания Глубокое погружение в контейнер для развертывания больших моделей Основные советы по настройке для развертывания FM на SageMaker Подскажите инженерные советы по вызову моделей фундамента Использование дополненной генерации для смягчения галлюцинаций Практический обзор: развертывание FM на SageMaker

Слайды 7 урока Урок 7 практические демонстрационные ресурсы

Обзор

Основы генеративного ИИ на AWS — это один из семи новых бесплатных и недорогих курсов AWS, которые помогут вам использовать генеративный ИИ для людей всех ролей и уровней опыта. Независимо от того, являетесь ли вы бизнес-лидером, заинтересованным в том, как генеративный ИИ может преобразовать ваш бизнес, или разработчиком, стремящимся использовать генеративный ИИ для повышения вашей производительности, у нас есть обучение, которое поможет вам расширить ваши знания и практические навыки с помощью сервисов генеративного ИИ Amazon. Найдите подходящее обучение для вашего уровня навыков и варианта использования в этом сообщении блога: 7 бесплатных и недорогих курсов AWS, которые помогут вам использовать генеративный ИИ.

---

Об авторе

Эмили Уэббер присоединился к AWS сразу после запуска SageMaker и с тех пор пытается рассказать об этом миру! Помимо создания новых возможностей машинного обучения для клиентов, Эмили любит медитировать и изучать тибетский буддизм.

• SEO-контент и PR-распределение. Получите усиление сегодня.
• PlatoData.Network Вертикальный генеративный ИИ. Расширьте возможности себя. Доступ здесь.
• ПлатонАйСтрим. Интеллект Web3. Расширение знаний. Доступ здесь.
• ПлатонЭСГ. Автомобили / электромобили, Углерод, чистые технологии, Энергия, Окружающая среда, Солнечная, Управление отходами. Доступ здесь.
• Смещения блоков. Модернизация права собственности на экологические компенсации. Доступ здесь.
• Источник: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/new-technical-deep-dive-course-generative-ai-foundations-on-aws/