Get Started with Databricks for Generative AI - Korean
이 강의는 Mosaic AI 플랫폼에 대한 실용적인 입문으로, 생성형 AI 시스템 구축 및 배포를 위한 키 구성 요소와 기능에 중점을 둡니다. 참가자들은 Databricks가 확장 가능한 생성형 AI 솔루션 개발을 어떻게 촉진하는지 배우고, 벡터 검색, 에이전트 프레임워크, 모델 추적 및 로깅을 위한 MLflow의 생성적 AI 기능과 같은 Mosaic AI 도구를 탐색하게 됩니다. 이 과정에는 검색 증강 생성(RAG) 파이프라인 구축 및 평가, 생성 AI 에이전트 배포, 평가 프레임워크 활용을 통한 성능 최적화 실습 경험이 포함됩니다. 과정이 끝날 때쯤이면 학습자들은 Mosaic AI를 활용한 일반적인 생성형 AI 애플리케이션을 설계, 배포, 모니터링할 수 있는 기술을 갖추게 됩니다.
Languages Available: English | 日本語 | Português BR | 한국어 | Français
이 콘텐츠는 다음과 같은 기술/지식/능력을 갖춘 참여자를 위해 개발되었습니다 :
• Databricks Data Intelligence Platform 및 기본 워크스페이스 연산(클러스터 생성, Notebooks 코드 실행, 기본 notebook 연산 사용)• Python 프로그래밍 기본 지식과 APIs 작업 (Databricks SDK, 외부 모델 통합)
• 모델 학습, 평가, 배포 개념
등 머신 러닝 기본 개념 이해- 생성형 AI 개념(대형 언어 모델, 프롬프트 엔지니어링, 환각, 검색 증강 생성)
기본 숙련 - 데이터 거버넌스 및 model registry 연산
을 위한 Unity Catalog 중급 경험 - 문서 검색
을 위한 벡터 검색 및 유사도 탐색 개념에 대한 기본 지식 - 실험 추적, 모델 로깅, 평가 프레임워크
를 위한 MLflow 익숙함- Delta Lake 및 데이터 관리 개념(테이블, 스키마, 데이터 형식) 이해
Outline
Databricks Mosaic AI 개요
생성 AI 기회
Databricks Mosaic AI 플랫폼
프롬프트 엔지니어링 (내부 및 외부 모델 사용)
프롬프트 엔지니어링 기초
AI Playground의 프롬프트 엔지니어링
Mosaic AI Gateway 소개
AI 게이트웨이를 사용한 외부 모델
RAG 파이프라인을 만들고 등록하세요
Retrieval Augmented Generation (RAG) 기본 사항
Mosaic AI Vector Search
GenAI를 위한 MLflow
RAG 애플리케이션 빌드 및 등록
AI 시스템 평가 및 배포
종단간 평가
에이전트 프레임워크를 사용한 평가
Model Serving를 사용한 실시간 배포
데모: Model Serving를 사용한 실시간 배포
Databricks의 엔드투엔드 RAG Pipeline
랩: 엔드투엔드 RAG Pipeline
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Date | Time | Language | Price |
|---|---|---|---|
Mar 31 | 02 PM - 04 PM (Asia/Seoul) | Korean | Free |
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