Введение в языковые модели в Azure Databricks

Поскольку организации стремятся использовать искусственный интеллект, интеграция больших языковых моделей с корпоративными данными стала критическим навыком. Этот текстовый курс проводит вас через основные концепции работы с языковыми моделями непосредственно в среде Azure Databricks. Вы начнете с понимания ключевой терминологии и настройки среды, прежде чем перейти к практической реализации. К концу этого курса вы узнаете, как управлять, подсказывать и оценивать языковые модели для решения реальных задач обработки текста. Что вы узнаете: - Понять основную архитектуру больших языковых моделей и их интеграцию с облачными платформами данных. - Настройте рабочее пространство и кластеры Databricks, оптимизированные для рабочих нагрузок машинного обучения. - Практикуем основные методы быстрого проектирования для эффективного управления выходными данными модели. - Исследуйте шаблоны поиска-дополненного поколения (RAG), чтобы подключить модели к пользовательским источникам данных. - Отслеживание и мониторинг параметров модели и производительности с использованием MLflow. Этот курс начинается с основных определений и пошаговой конфигурации рабочего пространства, систематически переходя к практическим примерам кода и рабочим процессам управления моделями. Он предназначен для новичков, энтузиастов данных и разработчиков, которым нужен практический вход в современные рабочие процессы ИИ, не требуя глубокого опыта в машинном обучении. Начните читать сегодня, чтобы раскрыть мощь языковых моделей на вашей платформе данных.