Get Started with Databricks for Generative AI - Japanese
このコースでは、Mosaic AIプラットフォームを実践的に紹介し、Gen AIシステムを構築およびデプロイするためのキーコンポーネントと機能に焦点を当てます。 参加者は、Databricks がスケーラブルなGen AI ソリューションの開発をどのように促進するかを学び、Vector Search、エージェントフレームワーク、MLflow のモデル追跡とロギングのためのGen AI 機能などの Mosaic AI ツールを探索します。 このコースでは、検索拡張生成(RAG)パイプラインの構築と評価、Gen AIエージェントのデプロイ、評価 frameworksを活用してパフォーマンスを最適化する実践的な経験を積むことができます。 このコースを修了すると、学習者は Mosaic AI を使用して一般的なGen AI アプリケーションを設計、デプロイ、監視するスキルを身に付けることができます。
Languages Available: English | 日本語 | Português BR | 한국어 | Français
このコンテンツは、以下のスキル/知識/能力を持つ参加者向けに開発されています。:
• Databricks Data Intelligence Platform および基本的なワークスペース操作 (クラスターの作成、ノートブックでのコードの実行、基本的なノートブック操作の使用)
• Python プログラミングと APIs (Databricks SDK, 外部モデル統合) の操作に関する基本的な知識
• モデルのトレーニング、評価、デプロイの概念など、機械学習の基礎の理解
• Gen AI の概念 (大規模言語モデル、プロンプトエンジニアリング、ハルシネーション、検索拡張生成) に関する基本的な知識
• データガバナンスとモデルレジストリ操作の Unity Catalog に関する中級レベルの経験
• ドキュメント検索のためのvector searchと類似性検索の概念に関する基本的な知識
• エクスペリメント追跡、モデルロギング、および評価frameworkの MLflow に精通していること
• Delta Lakeとデータ管理の概念(テーブル、スキーマ、データ形式)の理解
Outline
Databricks Mosaic AI 概要
- GenAI 機会
- Databricks Mosaic AIプラットフォーム
内部モデルと外部モデルを使用した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基礎
- AI Playgroundのプロンプトエンジニアリング
- Mosaic AI Gatewayの紹介
- AIゲートウェイを使用した外部モデル
RAGパイプラインの構築と登録
- Retrieval Augmented Generation (RAG) の基礎
- Mosaic AI Vector Search
- MLflow for GenAI
- RAG アプリケーションのビルドと登録
AI システムの評価と展開
- エンドツーエンドの評価
- エージェントフレームワークによる評価
- Model Servingによるリアルタイム展開
- Model Servingによるリアルタイム展開
Databricks上のエンド・ツー・エンドRAGパイプライン
- ラボ： エンド・ツー・エンドのRAGパイプライン
Upcoming Public Classes
Date | Time | Language | Price |
|---|---|---|---|
Feb 25 | 10 AM - 12 PM (Asia/Tokyo) | Japanese | Free |
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