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Get Started with Databricks for Generative AI - Japanese

이 강의는 Mosaic AI 플랫폼에 대한 실용적인 입문으로, 생성형 AI 시스템 구축 및 배포를 위한 키 구성 요소와 기능에 중점을 둡니다. 참가자들은 Databricks가 확장 가능한 생성형 AI 솔루션 개발을 어떻게 촉진하는지 배우고, 벡터 검색, 에이전트 프레임워크, 모델 추적 및 로깅을 위한 MLflow의 생성적 AI 기능과 같은 Mosaic AI 도구를 탐색하게 됩니다. 이 과정에는 검색 증강 생성(RAG) 파이프라인 구축 및 평가, 생성 AI 에이전트 배포, 평가 프레임워크 활용을 통한 성능 최적화 실습 경험이 포함됩니다. 과정이 끝날 때쯤이면 학습자들은 Mosaic AI를 활용한 일반적인 생성형 AI 애플리케이션을 설계, 배포, 모니터링할 수 있는 기술을 갖추게 됩니다.


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

Skill Level
Onboarding
Duration
2h
Prerequisites

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 및 기본 워크스페이스 연산(클러스터 생성, Notebooks 코드 실행, 기본 notebook 연산 사용)

• Python 프로그래밍 기본 지식과 APIs 작업 (Databricks SDK, 외부 모델 통합)

• 모델 학습, 평가, 배포 개념

등 머신 러닝 기본 개념 이해- 생성형 AI 개념(대형 언어 모델, 프롬프트 엔지니어링, 환각, 검색 증강 생성)

기본 숙련 - 데이터 거버넌스 및 model registry 연산

을 위한 Unity Catalog 중급 경험 - 문서 검색

을 위한 벡터 검색 및 유사도 탐색 개념에 대한 기본 지식 - 실험 추적, 모델 로깅, 평가 프레임워크

를 위한 MLflow 익숙함- Delta Lake 및 데이터 관리 개념(테이블, 스키마, 데이터 형식) 이해

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Get Started with Lakebase - Japanese

この入門コースでは、Databricks Data Intelligence Platform に組み込まれたフルマネージドの PostgreSQL サービスである Databricks Lakebase について紹介し、運用 (OLTP) と分析 (OLAP) のワークロードを統合します

このコースは、OLTPシステムとOLAPシステムを比較し、それぞれのパフォーマンス特性、ストレージモデル、および一般的な使用例を説明する概念的な講義から始まります。 また、トランザクション データベースと分析プラットフォームを分離して維持する際に組織が直面する課題(データの移動、レイテンシ、アーキテクチャの複雑さなど)についても説明します

次に、Databricks Lakebase が Databricks lakehouseと直接統合される PostgreSQL 互換の運用データベースを提供し、運用アプリケーションと分析を統合プラットフォーム内で連携できるようにすることで、これらの課題の解決に役立つ方法を学びます

このコースは入門コースのため、Lakebase の主要な概念や基本的なワークフローの理解に重点を置いています。 Lakebase 上に完全な本番アプリケーションを構築することは、このコースの範囲外です

注記:Databricks Academyでは、Databricks環境内での教室セッションをノートブック形式に移行し、講義用スライドデッキの使用を終了します。講義ノートブックはVocareumラボ環境でアクセス可能です。

Free
2h
Onboarding

Questions?

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