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Generative AI Solution Development - Portuguese BR

Este curso é destinado a cientistas de dados, engenheiros de machine learning e outros profissionais de dados que buscam criar aplicativos centrados em LLM com as estruturas mais recentes e populares. Neste curso, você criará aplicativos LLM comuns usando Hugging Face, desenvolverá aplicativos de geração aumentada de recuperação (RAG), criará pipelines de raciocínio de vários estágios usando LangChain, ajustará LLMs para tarefas específicas, avaliará e abordará considerações sociais sobre o uso de LLMs e aprenderá a implantar modelos em escala aproveitando as práticas recomendadas de LLMOps.


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

Skill Level
Associate
Duration
4h
Prerequisites
  • Familiaridade com conceitos de processamento de linguagem natural
  • Familiaridade com engenharia de prompts e práticas recomendadas de engenharia de prompts 
  • Familiaridade com a Databricks Data Intelligence Platform

Outline

Introdução ao RAG

  • O que é RAG?
  • Aprendizagem contextual com o AI Playground

Preparação de dados para soluções RAG

  • Armazenamento e governança de dados
  • Extração e segmentação de dados
  • Modelo de incorporação
  • Preparação de dados em Databricks

Vector Search

  • Introdução ao Vector Store
  • Processo e desempenho da Vector Search
  • Escolha do banco de dados vetoriais correto
  • Mosaic AI Vector Search
  • Criação de um índice de Vector Search

Montagem e avaliação de um aplicativo RAG

  • MLflow
  • Avaliação de um aplicativo RAG e aprendizagem contínua
  • Montagem de um aplicativo RAG

Upcoming Public Classes

Date
Time
Language
Price
Apr 07
09 AM - 01 PM (America/Sao_Paulo)
Portuguese - BR
$750.00

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Data Engineer

Automated Deployment with Databricks Asset Bundles - Portuguese BR

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

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

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

Ao final deste curso, você estará apto a automatizar implantações de projetos Databricks com Databricks Asset Bundles, melhorando a eficiência por meio de práticas de DevOps.

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

Paid
4h
Lab
instructor-led
Professional

Questions?

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