Implementieren von generativer KI Engineering mit Azure Databricks

Engineering mit generativer künstlicher Intelligenz (KI) in Azure Databricks nutzt die Funktionen der Plattform, um erweiterte Sprachmodelle zu erkunden, zu optimieren, auszuwerten und zu integrieren. Mithilfe der Skalierbarkeit von Apache Spark und der Umgebung für die Zusammenarbeit von Azure Databricks können Sie komplexe KI-Systeme entwerfen.

Inhalt

• Erste Schritte mit Sprachmodellen in Azure Databricks
• Implementieren von Retrieval Augmented Generation (RAG) mit Azure Databricks
• Implementieren einer mehrstufigen Argumentation in Azure Databricks
• Feinabstimmung von Sprachmodellen mit Azure Databricks
• Auswerten von Sprachmodellen mit Azure Databricks
• Erläutern der Prinzipien für verantwortungsvolle KI für Sprachmodelle in Azure Databricks
• Implementieren von LLMOps in Azure Databricks

Voraussetzung

Sie sollten sich mit grundlegenden KI-Konzepten und Azure Databricks vertraut gemacht haben.

Zielgruppe

Data Scientist