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Databricks > Generative AI

생성형 AI를 위한 Databricks 시작하기

이 과정은 Mosaic AI 플랫폼을 실용적으로 소개하며, 생성형 AI 시스템 구축 및 배포를 위한 key 구성 요소와 기능에 초점을 맞춥니다. 참가자들은 Databricks가 확장 가능한 생성형 AI 솔루션 개발을 어떻게 촉진하는지 배우고 Vector Search, 에이전트 프레임워크, 모델 추적 및 로깅을 위한 MLFlow의 생성형 AI 기능 같은 Mosaic AI 도구에 대해 알아봅니다. 이 과정에는 검색-증강 생성 (RAG) 파이프라인을 구성 및 평가하고, 생성형 AI 에이전트를 배포하고, 평가 프레임워크를 활용하여 성능을 최적화하는 실무 경험이 포함됩니다. 코스가 끝나면 학습자들은 Mosaic AI를 사용하여 일반적인 생성형 AI 애플리케이션을 설계, 배포 및 모니터링할 수 있는 기술을 갖추게 됩니다.

1,450,000

선수지식

생성형 AI 엔지니어링 주제에 대한 기본 지식

교육목표

- Mosaic AI 플랫폼의 주요 구성 요소 식별 가능
- Databricks가 조직이 생성형 AI 시스템을 개발하는 데 어떻게 도움이 되는지에 대해 설명
- 생성형 AI 애플리케이션을 위한 Mosaic AI의 주요 기능 설명
- Mosaic AI Vector Search와 Mosaic AI 에이전트 평가 프레임워크를 사용하여 RAG 파이프라인 구축 및 평가
- Mosaic AI 에이전트 프레임워크로 생성형 AI 에이전트 배포
- MLFlow의 생성형 AI 기능을 활용한 모델 추적 및 로깅

강의내용

Databricks Mosaic AI 개요
- 생성형 AI 기회
- Databricks Mosaic AI 플랫폼

내부 및 외부 모델을 활용한 프롬프트 엔지니어링
- 프롬프트 엔지니어링 기초
- 데모: AI Playground에서의 프롬프트 엔지니어링
- Mosaic AI Gateway 소개
- 데모: AI Gateway를 활용한 외부 모델 사용

RAG 파이프라인 구축 및 등록
- RAG (검색 증강 생성) 기초
- Mosaic AI 벡터 검색
- 생성형 AI를 위한 MLFlow
- 데모: RAG 애플리케이션 구축 및 등록

AI 시스템 평가 및 배포
- 엔드투엔드 평가
- 데모: 에이전트 프레임워크를 활용한 평가
- 모델 서빙을 통한 실시간 배포
- 데모: 모델 서빙을 활용한 실시간 배포