Nov tehnični poglobljeni tečaj: Generative AI Foundations on AWS | Spletne storitve Amazon

Generative AI Foundations on AWS je nov tehnični poglobljeni tečaj, ki vam nudi konceptualne osnove, praktične nasvete in praktične napotke za predhodno usposabljanje, natančno nastavitev in uvajanje najsodobnejših temeljnih modelov na AWS in onstran. Ta brezplačni praktični tečaj in podporna izvorna koda GitHub, ki sta jo razvila Emily Webber, vodilna generativna umetna inteligenca AWS po vsem svetu, AWS Youtube. Če iščete kuriran seznam predvajanja najboljših virov, konceptov in navodil za pospešitev temeljnih modelov, zlasti tistih, ki odklenejo generativne zmogljivosti v vaših projektih podatkovne znanosti in strojnega učenja, potem ne iščite več.

Med tem 8-urnim poglobljenim potopom se boste seznanili s ključnimi tehnikami, storitvami in trendi, ki vam bodo pomagali razumeti modele temeljev od začetka. To pomeni razčlenitev teorije, matematike in abstraktnih konceptov v kombinaciji s praktičnimi vajami za pridobitev funkcionalne intuicije za praktično uporabo. Skozi tečaj se osredotočamo na širok spekter postopno zapletenih generativnih tehnik AI, kar vam daje močno osnovo za razumevanje, načrtovanje in uporabo lastnih modelov za najboljšo učinkovitost. Začeli bomo s povzetkom temeljnih modelov, razumevanjem, od kod prihajajo, kako delujejo, kako so povezani z generativnim AI in kaj lahko storite, da jih prilagodite. Nato se boste naučili izbrati pravi model temeljev, ki bo ustrezal vašemu primeru uporabe.

Ko boste razvili močno kontekstualno razumevanje modelov temeljev in njihove uporabe, se boste seznanili z osrednjo temo tega tečaja: predhodno usposabljanje novih modelov temeljev. Izvedeli boste, zakaj bi to želeli storiti, ter kako in kje je konkurenčno. Naučili se boste celo, kako uporabiti zakone skaliranja za izbiro pravega modela, nabora podatkov in velikosti izračuna. Pokrivali bomo pripravo naborov podatkov za usposabljanje v velikem obsegu na AWS, vključno z izbiro pravih primerkov in tehnik shranjevanja. Pokrivali bomo natančno prilagajanje vaših temeljnih modelov, ocenjevanje nedavnih tehnik in razumevanje, kako jih izvajati s svojimi skripti in modeli. Poglobili se bomo v ojačitveno učenje s človeškimi povratnimi informacijami in raziskali, kako jih uporabiti spretno in v velikem obsegu, da bi resnično povečali učinkovitost vašega temeljnega modela.

Nazadnje se boste naučili, kako uporabiti teorijo v proizvodnji z uvedbo vašega novega temeljnega modela Amazon SageMaker, vključno z več grafičnimi procesorji in z uporabo vrhunskih oblikovalskih vzorcev, kot sta generiranje razširjenega pridobivanja in verižni dialog. Kot dodaten bonus vas bomo popeljali skozi globok potop Stable Diffusion, takojšnje najboljše inženirske prakse, pripravo LangChaina in drugo.

Ste bolj bralec kot uporabnik videa? Ogledate si lahko mojo knjigo s 15 poglavji »Pretrain Vision and Large Language Models in Python: End-to-end tehnike za gradnjo in uvajanje temeljnih modelov na AWS«, ki je izšla 31. maja 2023 pri založbi Packt in je zdaj na voljo na Amazon. Želite skočiti takoj v kodo? S tabo sem – vsak videoposnetek se začne s 45-minutnim pregledom ključnih konceptov in vizualnih elementov. Nato vam bom dal 15-minutno predstavitev praktičnega dela. Vsi vzorčni zvezki in podporna koda bodo odposlani v javno skladišče, ki ga lahko uporabite za lastno pomoč. Lahko se obrnete name na Medium, LinkedIn, GitHub, ali prek vaših ekip AWS. Izvedite več o generativni AI na AWS.

Srečne poti!

Oris tečaja

1. Uvod v modele temeljev

Kaj so veliki jezikovni modeli in kako delujejo? Od kod prihajajo? Katere so druge vrste generativne umetne inteligence? Kako prilagodite model temeljev? Kako ocenjujete generativni model? Praktični sprehod skozi: Modeli temeljev na SageMakerju

Diapozitivi lekcije 1 Praktični predstavitveni viri lekcije 1

2. Izbira pravega modela temeljev

Zakaj je pomembno začeti s pravim modelom temeljev Glede na velikost Glede na točnost Glede na enostavnost uporabe Glede na licenciranje Če upoštevamo prejšnje primere tega modela, ki dobro deluje v vaši industriji Upoštevanje zunanjih meril

Diapozitivi lekcije 2 Praktični predstavitveni viri lekcije 2

3. Uporaba predhodno usposobljenih temeljnih modelov: hitro načrtovanje in fina nastavitev

Prednosti začetka z vnaprej pripravljenim modelom temeljev Hiter inženiring: Zero-shot Enkratni Malokrat Povzetek Razvrstitev prevod Fina nastavitev Klasična fina nastavitev Učinkovita fina nastavitev parametrov Nova knjižnica Hugging Face Praktični sprehod skozi: hitro načrtovanje in natančno prilagajanje na SageMakerju

Diapozitivi lekcije 3 Praktični predstavitveni viri lekcije 3

4. Predhodno usposabljanje novega temeljnega modela

Zakaj bi želeli ali morali ustvariti nov temeljni model? Primerjava predusposabljanja s finim uravnavanjem Priprava nabora podatkov za predhodno usposabljanje Porazdeljeno usposabljanje o SageMakerju: knjižnice, skripte, opravila, viri Zakaj in kako prilagoditi nov skript distribuiranemu usposabljanju SageMaker

Diapozitivi lekcije 4 Praktični predstavitveni viri lekcije 4

5. Priprava podatkov in usposabljanje v velikem obsegu

Možnosti za pripravo podatkov v velikem obsegu na AWS Razložite paralelizem opravil SageMaker na primerkih CPE Pojasnite načine pošiljanja podatkov v SageMaker Training Uvod v FSx za Luster Uporaba FSx za Luster v velikem obsegu za usposabljanje SageMaker Praktični sprehod skozi: konfiguriranje Lusterja za usposabljanje za SageMaker

Diapozitivi lekcije 5 Praktični predstavitveni viri lekcije 5

6. Okrepljeno učenje s človeškimi povratnimi informacijami

Kaj je ta tehnika in zakaj nas zanima Kako zaobide težave s subjektivnostjo in objektivnostjo z razvrščanjem človeških preferenc na lestvici Kako deluje? Kako to storiti s SageMaker Ground Truth Posodobljeno modeliranje nagrajevanja Praktični sprehod skozi: RLFH na SageMaker

Diapozitivi lekcije 6 Praktični predstavitveni viri lekcije 6

7. Namestitev temeljnega modela

Zakaj želimo uvesti modele? Različne možnosti za namestitev FM na AWS Kako optimizirati svoj model za uvedbo Velik model namestitvenega vsebnika za globok potop Najboljši konfiguracijski nasveti za uvajanje FM na SageMaker Hitri inženirski nasveti za priklic modelov temeljev Uporaba razširjenega pridobivanja za ublažitev halucinacij Praktična predstavitev: Uvajanje FM na SageMaker

Diapozitivi lekcije 7 Praktični predstavitveni viri lekcije 7

Povzetek

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.

---

O avtorju

Emily Webber se je pridružil AWS takoj po lansiranju SageMakerja in od takrat poskuša svetu povedati o njem! Poleg ustvarjanja novih izkušenj ML za stranke Emily uživa v meditaciji in preučevanju tibetanskega budizma.

• Distribucija vsebine in PR s pomočjo SEO. Okrepite se še danes.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Opolnomočite se. Dostopite tukaj.
• PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Razširjeno znanje. Dostopite tukaj.
• PlatoESG. Avtomobili/EV, Ogljik, CleanTech, Energija, Okolje, sončna energija, Ravnanje z odpadki. Dostopite tukaj.
• BlockOffsets. Posodobitev okoljskega offset lastništva. Dostopite tukaj.
• vir: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/new-technical-deep-dive-course-generative-ai-foundations-on-aws/