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Generative AI Engineering with Databricks - Portuguese BR

Este curso é destinado a cientistas de dados, engenheiros de aprendizado de máquina e outros profissionais de dados que desejam criar aplicativos de IA generativa usando as estruturas mais recentes e populares e os recursos do Databricks. 

A seguir, descrevemos cada um dos quatro módulos de quatro horas incluídos neste curso.

Generative AI Solution Development: Esta é sua introdução às soluções contextuais de IA generativa usando o método RAG (retrieval-augmented generation). Primeiro, você conhecerá a arquitetura RAG e a importância das informações contextuais usando o Mosaic AI Playground. Em seguida, mostraremos como preparar dados para soluções de IA generativas e conectaremos esse processo com a criação de uma arquitetura RAG. Por fim, você explorará conceitos relacionados à incorporação de contexto, vetores, bancos de dados de vetores e a utilização do Mosaic AI Vector Search.

Generative AI Application Development: Pronto para obter informações e experiência prática na criação de aplicativos avançados de LLM usando cadeias e agentes de LLM de raciocínio em vários estágios? Neste módulo, você aprenderá primeiro a decompor um problema em seus componentes e a selecionar o modelo mais adequado para cada etapa a fim de aprimorar os casos de uso comercial. Em seguida, mostraremos como construir uma cadeia de raciocínio de vários estágios utilizando os transformadores LangChain e HuggingFace. Por fim, você será apresentado aos agentes e projetará um agente autônomo usando modelos generativos no Databricks.

Generative AI Application Evaluation and Governance: Esta é sua introdução à avaliação e à governança de sistemas de IA generativa. Primeiro, você explorará o significado e a motivação para criar sistemas de avaliação e governança/segurança. Em seguida, conectaremos os sistemas de avaliação e governança à plataforma de inteligência de dados da Databricks. Em terceiro lugar, ensinaremos a você uma variedade de técnicas de avaliação para componentes e tipos de aplicativos específicos. Por fim, o curso será concluído com uma análise da avaliação de sistemas completos de IA com relação ao desempenho e ao custo.

Generative AI Application Deployment and Monitoring: Pronto para aprender a implantar, operacionalizar e monitorar aplicativos de IA generativa? Este módulo o ajudará a adquirir habilidades na implantação de aplicativos de IA generativa usando ferramentas como o Model Serving. Também abordaremos como operacionalizar aplicativos de IA generativa seguindo as práticas recomendadas e as arquiteturas recomendadas. Por fim, discutiremos a ideia de monitorar aplicativos de IA generativa e seus componentes usando o Lakehouse Monitoring.


Languages Available: English | 日本語 | Português BR | 한국어

Skill Level
Associate
Duration
16h
Prerequisites

O conteúdo foi desenvolvido para participantes com essas competências/conhecimentos/habilidades:

  • Fundamentos da IA generativa
  • Introdução ao Databricks para Machine Learning

Outline

Dia 1

  • IA generativa e LLMs
  • Cartilha sobre o processamento de linguagem natural
  • Databricks e LLMs
  • Aplicações de LLM
  • Geração aumentada na solicitação (RAG)
  • Raciocínio em vários estágios


Dia 2

  • Ajuste fino de LLMs
  • Avaliação de LLMs
  • Sociedade e LLMs
  • LLMOps

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Data Engineer

Automated Deployment with Databricks Asset Bundles - Portuguese BR

Este curso fornece uma revisão abrangente dos princípios de DevOps e sua aplicação em projetos Databricks. Ele começa com uma visão geral dos principais DevOps, DataOps, integração contínua (CI), implantação contínua (CD) e testes, e explora como esses princípios podem ser aplicados a pipelines de engenharia de dados.

Em seguida, o curso se concentra na implantação contínua dentro do processo de CI/CD, examinando ferramentas como a API REST do Databricks, o SDK e a CLI para implantação de projetos. Você aprenderá sobre os DABs (Asset Bundles, pacotes de ativos do Databricks) e como eles se encaixam no processo de CI/CD. Você se aprofundará em seus principais componentes, na estrutura de pastas e em como eles simplificam a implantação em vários ambientes de destino no Databricks. Você também aprenderá a adicionar variáveis, modificar, validar, implantar e executar Databricks Asset Bundles para vários ambientes com configurações diferentes usando a CLI do Databricks.

Por fim, o curso apresenta o Visual Studio Code como um ambiente de desenvolvimento interativo (IDE) para criar, testar e implantar Databricks Asset Bundles localmente, otimizando seu processo de desenvolvimento. O curso termina com uma introdução à automação de pipelines de implantação usando ações do GitHub para aprimorar o fluxo de trabalho de CI/CD com Databricks Asset Bundles.

Ao final deste curso, você estará equipado para automatizar as implantações de projetos do Databricks com os Databricks Asset Bundles, melhorando a eficiência por meio de práticas de DevOps.

Languages Available: English | 日本語 | Português BR | 한국어

Paid
4h
Lab
Professional
Data Engineer

DevOps Essentials for Data Engineering - Portuguese BR

Este curso explora as melhores práticas de engenharia de software e os princípios de DevOps, projetados especificamente para engenheiros de dados que trabalham com Databricks. Os participantes construirão uma base sólida em tópicos-chave, como qualidade de código, controle de versão, documentação e testes. O curso enfatiza o DevOps, abordando os principais componentes, os benefícios e o papel da continuous integration e delivery (CI/CD) na otimização dos fluxos de trabalho de engenharia de dados.

Você aprenderá a aplicar princípios de modularidade no PySpark para criar componentes reutilizáveis e estruturar código de forma eficiente. A experiência prática inclui o projeto e a implementação de testes unitários para funções do PySpark usando a estrutura pytest, seguidos por testes de integração para pipelines de dados Databricks com DLT (Delta Live Tables) e fluxos de trabalho para garantir a confiabilidade.

O curso também aborda operações essenciais do Git no Databricks, incluindo o uso de pastas Git do Databricks para integrar práticas de integração contínua. Por fim, você examinará de alto nível vários métodos de implantação de ativos do Databricks, como REST API, CLI, SDK e DABs (Databricks Asset Bundles), fornecendo o conhecimento de técnicas para implantar e gerenciar seus pipelines.

Ao final do curso, você será proficiente em software engineering e práticas recomendadas de DevOps, permitindo que você crie soluções de engenharia de dados escaláveis, sustentáveis e eficientes.

Languages Available: English | 日本語 | Português BR | 한국어

Paid
4h
Lab
Associate

Questions?

If you have any questions, please refer to our Frequently Asked Questions page.