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Generative AI Application Deployment and Monitoring - Japanese

このコースでは、生成AIアプリケーションのデプロイ、運用化、モニタリングの方法について詳しく説明します。このコースは、モデルサービングなどのツールを使用して生成AIアプリケーションを展開するスキルを習得するのに役立ちます。ベストプラクティスや推奨されるアーキテクチャに従って生成 AI アプリケーションを運用化する方法についても説明します。最後に、このコースではレイクハウスモニタリングを使用した生成AIアプリケーションとそのコンポーネントのモニタリングの概念について説明します。


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

Skill Level
Associate
Duration
4h
Prerequisites

以下のスキル/知識/能力を持つ受講者向けに開発されていること。 

  • プロンプトエンジニアリング/プロンプトエンジニアリングのベストプラクティスに関する知識 
  • Databricksデータインテリジェンスプラットフォームに関する知識
  • RAGに関する知識(データの準備、RAGアーキテクチャの構築、エンベディング、ベクター、ベクターデータベースなどの概念)
  • マルチステージ推論LLMチェーンとエージェントを使用したLLMアプリケーションの構築経験
  • 評価とガバナンスのためのDatabricksデータインテリジェンスプラットフォームツールに関する知識

Upcoming Public Classes

Date
Time
Your Local Time
Language
Price
Jun 05
02 PM - 06 PM (Asia/Tokyo)
-
Japanese
$750.00

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Data Engineer

Automated Deployment with Databricks Asset Bundles - Japanese

このコースでは、DevOpsの原則とDatabricks projectへの応用について包括的に解説します。まず、DevOps、DataOps、継続的インテグレーション(CI)、継続的デプロイメント(CD)、テストといった中核概念の概要から始め、これらの原則をデータエンジニアリングパイプラインに適用する方法を探求します。

コースでは次に、CI/CDプロセス内での継続的デプロイに焦点を当て、プロジェクトデプロイのためのDatabricks REST API、SDK、CLIなどのツールを検証します。Databricks Asset Bundles(DAB)について学び、それらがCI/CDプロセスにどのように組み込まれるかを理解します。DABの主要コンポーネント、フォルダ構造、Databricks内の様々なターゲット環境へのデプロイを効率化する仕組みについて深く掘り下げます。さらに、Databricks CLIを使用して、異なる構成を持つ複数環境向けにDatabricks Asset Bundlesの変数追加、修正、検証、デプロイ、実行を行う方法も学びます。

最後に、本コースではVisual Studio Codeをインタラクティブ開発環境(IDE)として紹介し、Databricks Asset Bundlesのローカル環境でのビルド、テスト、デプロイを可能にすることで開発プロセスを最適化します。コースの締めくくりとして、GitHub Actionsを用いたデプロイパイプラインの自動化を紹介し、Databricks Asset Bundlesを用いたCI/CDワークフローの強化を図ります。

本コース修了時には、Databricks Asset Bundles を使用して Databricks projectのデプロイを自動化し、DevOps プラクティスを通じて効率性を向上させるスキルを身につけることができます。

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.