Get Started with Databricks for Generative AI - Spanish
Este curso ofrece una introducción práctica a la Plataforma de Inteligencia de Datos de Databricks, con enfoque en sus componentes y características clave para construir e implementar sistemas de IA Generativa. Los participantes aprenderán cómo Databricks facilita el desarrollo de Soluciones de IA Generativa escalables y explorarán herramientas como AI Search, el Agent Framework y las capacidades de IA Generativa de MLflow para el seguimiento y registro de modelos. Este curso incluye experiencia práctica en la construcción y evaluación de Pipelines de Retrieval-Augmented Generation (RAG), la implementación de agentes de IA Generativa y el aprovechamiento de frameworks de evaluación para Optimizar el rendimiento. Al finalizar el curso, los participantes contarán con las habilidades necesarias para diseñar, implementar y monitorear aplicaciones comunes de IA Generativa en la Plataforma de Inteligencia de Datos de Databricks.
Nota: Databricks Academy está pasando a un formato basado en cuadernos para las sesiones presenciales en el entorno de Databricks, dejando de utilizar presentaciones de diapositivas para las clases. Puedes acceder a los cuadernos de las clases en el entorno de laboratorio de Vocareum.
Languages Available: English | 日本語 | Português BR | 한국어 | Français
El contenido fue desarrollado para participantes con estas habilidades/conocimientos/capacidades:
• Familiaridad con la Plataforma de Inteligencia de Datos de Databricks y las operaciones básicas del workspace (crear clusters, ejecutar código en notebooks, usar operaciones básicas de notebook)
• Conocimiento básico de programación en Python y trabajo con APIs (Databricks SDK, integraciones de modelos externos)
• Comprensión de los fundamentos de machine learning, incluidos los conceptos de entrenamiento, evaluación e implementación de modelos
• Familiaridad básica con conceptos de IA Generativa (modelos de lenguaje de gran escala, ingeniería de prompts, alucinaciones, Retrieval-Augmented Generation)
• Experiencia intermedia con Unity Catalog para Gobernanza de datos y operaciones de Registro de modelos
• Conocimiento básico de Vector Search y conceptos de búsqueda por similitud para recuperación de documentos
• Familiaridad con MLflow para el seguimiento de experimentos, registro de modelos y marcos de evaluación
• Comprensión de Delta Lake y conceptos de Gestión de datos (tablas, esquemas, formatos de datos)
Outline
1. Descripción general de Databricks IA
La Oportunidad de la IA Generativa
Plataforma de IA de Databricks
2. Ingeniería de prompts en AI Playground
Demo: Ingeniería de prompts en AI Playground
3. Construir y registrar un Pipeline de recuperación
MLflow para GenAI
Demo: Crear y registrar una aplicación RAG
4. Evaluación e Implementación de Sistemas de IA
Demo: Evaluación de extremo a extremo con MLflow
Demo: Implementación en tiempo real con Model Serving
5. Agent Bricks
Introducción a Agent Bricks
6. Pipeline RAG de extremo a extremo en Databricks
Laboratorio: Pipeline RAG de extremo a extremo
Inscripción a clases públicas
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