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.
Observação: a Databricks Academy está mudando para um formato baseado em cadernos para as aulas presenciais no ambiente Databricks, descontinuando o uso de apresentações de slides nas duas primeiras módulos. Você pode acessar os cadernos das aulas no ambiente de laboratório Vocareum.
Building Retrieval Agents On Databricks: Este curso oferece formação prática para a criação de agentes de recuperação na Databricks Data Intelligence Platform. Os participantes aprenderão a analisar documentos não estruturados e a convertê-los em dados estruturados, a transformar e segmentar conteúdo para workflows de recuperação, a criar soluções de vector search para recuperação de documentos e a desenvolver agentes prontos para produção utilizando MLflow e Agent Bricks. O curso abrange todo o ciclo de vida do agente, desde o processamento de documentos até à geração de incorporações, vector indexing e implantação do agente com capacidades de governação.
Building Single-Agent Applications on Databricks: Este curso oferece formação prática para a criação de aplicações de agente único na Databricks Data Intelligence Platform. Os alunos aprenderão a criar AI Agents que utilizam as funções do Unity Catalog como ferramentas, a implementar um rastreio e monitorização abrangentes com o MLflow e a implementar agentes utilizando frameworks tradicionais como o LangChain e soluções modernas como o Agent Bricks. O curso abrange todo o ciclo de vida do agente, desde a criação e teste iniciais da ferramenta no AI Playground até à implementação em produção, com recursos de governação, avaliação e melhoria contínua.
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
O conteúdo foi desenvolvido para participantes com essas competências/conhecimentos/habilidades:
• Capacidade de escrever código Python de qualidade de produção, incluindo POO, tratamento de exceções, decoradores, type hints e documentação adequada.
• Experiência na escrita de consultas SQL SELECT avançadas, manipulação de tipos de dados e valores NULL e criação de funções SQL reutilizáveis e bem documentadas.
• Facilidade para navegar no workspace e nos notebooks do Databricks, gerenciar compute, usar o Catalog Explorer e compreender serviços gerenciados pelo Databricks.
• Compreensão do comportamento de LLM, engenharia de prompts básica, conceitos de RAG, raciocínio de agentes e trabalho com APIs REST e payloads JSON.
• Familiaridade básica com MLflow, frameworks de agentes (por exemplo, LangChain) e treinamentos recomendados do Databricks, como AI Agents Fundamentals.
• Familiaridade com conceitos de processamento de linguagem natural.
• Familiaridade com engenharia de prompts/melhores práticas de engenharia de prompts.
• Familiaridade com a Databricks Data Intelligence Platform.
• Familiaridade com RAG (preparação de dados, construção de uma arquitetura RAG, conceitos como embedding, vetores, bancos de dados vetoriais etc.).
• Experiência na criação de aplicações de LLM usando cadeias de LLM com raciocínio em múltiplas etapas e agentes.
• Experiência com ferramentas da Databricks Data Intelligence Platform para avaliação e governança.
• Compreensão dos conceitos do Unity Catalog, incluindo catálogos e esquemas.
• Conhecimento básico de MLflow.
Outline
Building Retrieval Agents On Databricks
• Análise e fragmentação de documentos
• Vector Search para recuperação
• Criação e registro de agentes de recuperação
• Agent Bricks
Building Single-Agent Applications on Databricks
• Fundamentos de agentes
• Criação de agentes individuais
• Agentes reproduzíveis
• Agentes prontos para produção com Agent Bricks
Generative AI Application Evaluation and Governance
• Importância da avaliação de aplicações GenAI
• Proteção e governança de aplicações GenAI
• Técnicas de avaliação de GenAI
• Avaliação de aplicações de ponta a ponta
Generative AI Application Deployment and Monitoring
• Fundamentos de implantação de modelos
• Implantação em lote
• Implantação em tempo real
• Monitoramento de sistemas de IA
• Conceitos de LLMOps
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