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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.


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

Skill Level
Associate
Duration
4h
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

Upcoming Public Classes

Date
Time
Your Local Time
Language
Price
Jun 22
02 PM - 06 PM (Asia/Seoul)
-
Korean
$750.00

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Data Engineer

Automated Deployment with Databricks Asset Bundles - Korean

이 과정은 DevOps 원칙과 이를 Databricks 프로젝트에 적용하는 방법을 포괄적으로 검토합니다. 핵심 DevOps, DataOps, 지continuous integration (CI), continuous deployment (CD), 테스트에 대한 개요로 시작하여 이러한 원칙을 데이터 엔지니어링 파이프라인에 적용하는 방법을 탐구합니다.

이어서 CI/CD 프로세스 내 지속적 배포에 초점을 맞추며, 프로젝트 배포를 위한 Databricks REST API, SDK, CLI와 같은 도구를 살펴봅니다. Databricks Asset Bundles(DAB)와 CI/CD 프로세스 내에서의 역할을 학습하게 됩니다. 주요 구성 요소, 폴더 구조, Databricks 내 다양한 대상 환경에 걸친 배포 간소화 방식을 심층적으로 다룹니다. 또한 Databricks CLI를 활용하여 서로 다른 구성의 다중 환경에 대해 변수 추가, 수정, 검증, 배포 및 실행하는 방법을 익히게 됩니다.

마지막으로, Visual Studio Code를 인터랙티브 개발 환경(IDE)으로 활용하여 로컬에서 Databricks Asset Bundles를 빌드, 테스트, 배포하는 방법을 소개함으로써 개발 프로세스를 최적화합니다. GitHub Actions를 활용한 배포 파이프라인 자동화를 통해 Databricks Asset Bundles의 CI/CD 워크플로우를 강화하는 방법에 대한 소개로 강좌를 마무리합니다.

본 과정 수료 시, Databricks Asset Bundles를 활용한 Databricks 프로젝트 배포 자동화 역량을 갖추게 되어 DevOps 관행을 통해 효율성을 향상시킬 수 있습니다.

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

Paid
4h
Lab
instructor-led
Professional
Data Engineer

Advanced Techniques with Spark Declarative Pipelines - Korean

이 과정은 프로덕션 수준의 스트리밍 파이프라인을 구축하기 위한 Databricks의 Lakeflow Spark Declarative Pipelines(SDP)를 심층적으로 다룹니다. 여러분은 실제 레이크하우스(Lakehouse) 엔지니어링에 필수적인 고급 설계 패턴, 견고한 데이터 품질 관리 기법, 그리고 크로스 플랫폼 통합 방안을 학습하게 될 것입니다.

과정 전반에 걸쳐 여러분은 최신 데이터 수집 및 처리 기법을 깊이 있게 탐구하며, 레이아웃 최적화를 위한 Liquid Clustering이나 혼합 스키마 이벤트를 처리하는 Multiplex Streaming 패턴과 같은 도구들을 완벽하게 익히게 됩니다. 모든 모듈을 마치고 나면, 스키마 진화(Schema Evolution)에 자신 있게 대처하고, 변경 데이터 캡처(CDC)를 자동화하며, 데이터 무결성을 확실하게 보장하는 방법을 습득하게 될 것입니다.

강의와 실습 데모를 통해 여러분은 다음과 같은 역량을 갖추게 됩니다.

• 다중 소스에서 유입되는 데이터를 단일화된 Bronze 테이블로 수집하는 다중 흐름(Multi-flow) 파이프라인을 구축합니다.

• 실버 및 골드 레이어 전반에 걸쳐 리퀴드 클러스터링과 데이터 품질 기대치를 적용합니다.

• 크로스 플랫폼 데이터 접근을 위해 Iceberg UniForm을 활용한 Multiplex 패턴을 구현합니다.

• `AUTO CDC INTO` 기능을 사용하여 SCD Type 2 이력 추적을 자동화합니다.

• 유효하지 않은 레코드를 감사하고 관리하기 위한, 데이터 손실이 전혀 없는 격리(Quarantine) 파이프라인을 설계합니다.

참고: Databricks Academy는 Databricks 환경 내의 대면 강의 형식을 노트북 기반 방식으로 전환함에 따라, 강의용 슬라이드 사용이 중단됩니다. Vocareum 랩 환경에서 강의용 노트북에 액세스할 수 있습니다.

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.