Generative AI Foundations on AWS é um novo curso técnico de aprofundamento que fornece fundamentos conceituais, conselhos práticos e orientação prática para pré-treinar, ajustar e implantar modelos de base de última geração na AWS e além. Desenvolvido por Emily Webber, líder mundial de fundações de IA generativa da AWS, este curso prático gratuito e o código-fonte do GitHub de suporte lançados via AWS Youtube . Se você está procurando uma lista de reprodução com curadoria dos principais recursos, conceitos e orientações para se atualizar sobre os modelos básicos e, especialmente, aqueles que desbloqueiam recursos generativos em seus projetos de ciência de dados e aprendizado de máquina, não procure mais.
Durante este mergulho profundo de 8 horas, você será apresentado às principais técnicas, serviços e tendências que o ajudarão a entender os modelos de fundação desde o início. Isso significa quebrar teoria, matemática e conceitos abstratos combinados com exercícios práticos para obter intuição funcional para aplicação prática. Ao longo do curso, nos concentramos em um amplo espectro de técnicas de IA generativa progressivamente complexas, fornecendo uma base sólida para entender, projetar e aplicar seus próprios modelos para obter o melhor desempenho. Começaremos recapitulando os modelos de fundação, entendendo de onde eles vêm, como funcionam, como se relacionam com a IA generativa e o que você pode fazer para personalizá-los. Em seguida, você aprenderá a escolher o modelo de fundação certo para se adequar ao seu caso de uso.
Depois de desenvolver uma forte compreensão contextual dos modelos de fundação e como usá-los, você será apresentado ao assunto principal deste curso: pré-treinamento de novos modelos de fundação. Você aprenderá por que deseja fazer isso, bem como como e onde é competitivo. Você ainda aprenderá como usar as leis de dimensionamento para escolher o modelo, o conjunto de dados e os tamanhos de computação corretos. Abordaremos a preparação de conjuntos de dados de treinamento em escala na AWS, incluindo a escolha das instâncias e técnicas de armazenamento corretas. Abordaremos o ajuste fino de seus modelos de fundação, avaliando técnicas recentes e compreendendo como executá-las com seus scripts e modelos. Vamos mergulhar no aprendizado por reforço com feedback humano, explorando como usá-lo habilmente e em escala para realmente maximizar o desempenho do seu modelo de fundação.
Por fim, você aprenderá como aplicar a teoria à produção implantando seu novo modelo de base no Amazon SageMaker , inclusive em várias GPUs e usando os principais padrões de design, como geração aumentada de recuperação e diálogo encadeado. Como um bônus adicional, vamos orientá-lo através de um mergulho profundo em Stable Diffusion, apresentar as melhores práticas de engenharia, levantar o LangChain e muito mais.
Artigo originalmente publicado por Blog AWS: Generative AI Foundations
