Generative AI Application Deployment and Monitoring - Korean

이 과정에서는 생성형 AI 애플리케이션을 배포, 운영 및 모니터링하는 방법에 대한 자세한 내용을 다룹니다. 이 과정에서는 Model Serving과 같은 도구를 사용하여 생성형 AI 애플리케이션을 배포하는 기술을 습득할 수 있습니다. 또한 모범 사례와 권장 아키텍처에 따라 생성형 AI 애플리케이션을 운영하는 방법도 다룹니다. 마지막으로, Lakehouse Monitoring을 사용하여 생성형 AI 애플리케이션과 그 구성 요소를 모니터링하는 방법에 대해 설명합니다.

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Skill Level

Associate

Duration

Prerequisites

콘텐츠는 다음과 같은 기술/지식/능력을 가진 참가자를 위해 개발되었습니다.

프롬프트 엔지니어링과 프롬프트 엔지니어링 모범 사례에 대한 이해
데이터브릭스 데이터 인텔리전스 플랫폼에 대한 지식
RAG에 대한 이해(데이터 준비, RAG 아키텍처 구축, 임베딩, 벡터, 벡터 데이터베이스 등의 개념)
다단계 추론 LLM 체인 및 에이전트를 사용하여 LLM 애플리케이션 구축 경험
평가 및 거버넌스를 위한 데이터브릭스 데이터 인텔리전스 플랫폼 도구에 대한 지식

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Machine Learning Practitioner

Machine Learning with Databricks - Korean

Databricks으로 배우는 머신 러닝에 오신 것을 환영합니다!

이 과정은 Databricks에서 머신 러닝 워크플로를 마스터하기 위한 관문입니다. 전문 강사의 안내에 따라 데이터 준비, 모델 개발, 배포 및 운영에 대해 자세히 알아보세요. 데이터 탐색, 모델 훈련 및 배포 전략에 필요한 필수 기술을 Databricks에 맞게 학습하세요. 과정을 마치면 Databricks 플랫폼에서 전체 머신 러닝 수명 주기를 탐색할 수 있는 지식과 자신감을 갖게 되어 강력한 머신 러닝 솔루션을 효율적으로 구축 및 배포할 수 있게 됩니다.

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Machine Learning Practitioner

Machine Learning Operations - Korean

이 과정에서는 참가자들에게 MLOps와 모델 수명 주기 관리에 초점을 맞춰 머신러닝 모델 운영을 포괄적으로 살펴보도록 안내합니다. 첫 번째 세그먼트에서는 필수적인 MLOps 구성 요소와 모범 사례를 다루어 참가자에게 머신러닝 모델을 효과적으로 운영화할 수 있는 강력한 기반을 제공합니다. 과정 후반부에서는 모델 수명 주기의 기본을 자세히 살펴보고, Unity 카탈로그와 함께 모델 레지스트리를 사용하여 효율적으로 모델을 관리하는 방법을 보여줍니다. 과정을 마치면 참가자는 MLOps 원리에 대한 실질적인 인사이트와 전반적인 이해를 얻게 되며, 머신러닝 모델 운영의 복잡한 환경을 탐색하는 데 필요한 기술을 갖추게 됩니다.

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Paid

Lab

Associate

Generative AI Engineer

Generative AI Engineering with Databricks - Korean

이 과정은 데이터 과학자, 머신 러닝 엔지니어 및 가장 인기 있는 최신 프레임워크로 LLM 중심 애플리케이션을 구축하고자 하는 기타 데이터 실무자를 대상으로 합니다. 이 과정에서는 Hugging Face를 사용해 일반적인 LLM 애플리케이션을 구축하고, 검색 증강 생성(RAG) 애플리케이션을 개발하고, LangChain을 사용해 다단계 추론 파이프라인을 만들고, 특정 작업에 맞게 LLM을 미세 조정하고, LLM 사용에 대한 사회적 고려 사항을 평가 및 해결하고, LLMOps 모범 사례를 활용해 모델을 대규모로 배포하는 방법을 배우게 됩니다.

이 과정을 마치면 프로덕션에 바로 사용할 수 있는 엔드투엔드 LLM 워크플로우를 구축할 수 있습니다.

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