Generative AI Engineering with Databricks - Korean
이 과정은 최신 인기 프레임워크와 Databricks 기능을 활용하여 생성형 AI 애플리케이션을 구축하고자 하는 데이터 과학자, 머신러닝 엔지니어 및 기타 데이터 실무자를 대상으로 합니다.
참고: Databricks Academy는 Databricks 환경 내 강의 세션을 노트북 기반 형식으로 전환하며, 첫 두 모듈 강의에서 슬라이드 데크 사용을 중단합니다. 강의 노트북은 Vocareum 랩 환경에서 확인할 수 있습니다.
Databricks 기반 검색 에이전트 구축
이 과정은 Databricks Data Intelligence Platform에서 검색 에이전트를 구축하기 위한 실습 중심 교육을 제공합니다. 참가자는 비정형 문서를 구조화된 데이터로 파싱하고, 검색 워크플로우를 위해 콘텐츠를 변환 및 분할하며, 문서 검색을 위한 벡터 검색 솔루션을 구축하고, MLflow 및 Agent Bricks를 사용하여 운영 환경에 바로 적용 가능한 에이전트를 개발하는 방법을 학습합니다. 본 과정은 문서 처리부터 임베딩 생성, 벡터 인덱싱, 거버넌스 기능을 갖춘 에이전트 배포에 이르는 완전한 에이전트 라이프사이클을 다룹니다.
Databricks에서 단일 에이전트 애플리케이션 구축
이 과정은 Databricks Data Intelligence Platform에서 단일 에이전트 애플리케이션을 구축하기 위한 실습 교육을 제공합니다. 수강생은 Unity catalog 기능을 도구로 활용하는 AI 에이전트 생성, MLflow를 통한 포괄적인 추적 및 모니터링 구현, LangChain과 같은 기존 프레임워크와 Agent Bricks와 같은 최신 솔루션을 모두 사용한 에이전트 배포 방법을 학습합니다. 본 과정은 AI Playground에서의 초기 도구 생성 및 테스트부터 거버넌스, 평가, 지속적인 개선 기능을 갖춘 프로덕션 배포에 이르기까지 에이전트의 전체 라이프사이클을 다룹니다.
생성형 AI 애플리케이션 평가 및 거버넌스
이 과정에서는 생성형 AI 시스템을 평가하고 관리하는 방법을 소개합니다. 첫째, 평가 및 거버넌스/보안 시스템 구축의 의미와 동기를 살펴보겠습니다. 둘째, 평가 및 거버넌스 시스템을 Databricks Data Intelligence Platform에 연결합니다. 셋째, 특정 구성 요소 및 응용 프로그램 유형에 대한 다양한 평가 기법에 대해 알려드립니다. 마지막으로 이 과정은 성능 및 비용과 관련하여 전체 AI 시스템을 평가하는 분석으로 마무리됩니다.
생성형 AI 애플리케이션 배포 및 모니터링
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
• 고급 SQL SELECT 쿼리 작성, 데이터 유형 및 NULL 값 처리, 재사용 가능하고 잘 문서화된 SQL 함수 생성 경험.
• Databricks workspace 및 노트북 탐색, compute 관리, Catalog Explorer 사용, Databricks 관리형 서비스 이해에 능숙함.
• 대규모 언어 모델(LLM) 동작, 기본 프롬프트 엔지니어링, RAG 개념, 에이전트 추론, REST API 및 JSON 페이로드 작업에 대한 이해.
• MLflow, 에이전트 프레임워크(예: LangChain) 및 AI 에이전트 기초와 같은 권장 Databricks 교육에 대한 기본적인 친숙도.
• 자연어 처리 개념에 대한 이해
• 프롬프트 엔지니어링/프롬프트 엔지니어링 모범 사례에 대한 이해
• Databricks Data Intelligence Platform에 대한 이해
• RAG에 대한 이해(데이터 준비, RAG 아키텍처 구축, 임베딩, 벡터, 벡터 데이터베이스 등의 개념)
• 다단계 추론 LLM 체인과 에이전트를 활용한 LLM 애플리케이션 구축 경험
• 평가 및 거버넌스를 위한 Databricks Data Intelligence Platform 도구 활용 경험
• 카탈로그 및 스키마를 포함한 Unity Catalog 개념 이해
• MLflow 기본 지식
Outline
Databricks에서 검색 에이전트 구축
• 문서 파싱 및 청킹
• 검색을 위한 벡터 검색
• 검색 에이전트 구축 및 로깅
• Agent Bricks
Databricks에서 단일 에이전트 애플리케이션 구축
• 에이전트의 기초
• 단일 에이전트 구축
• 재현 가능한 에이전트
• Agent Bricks를 활용한 생산 환경 준비 완료 에이전트
생성형 AI 애플리케이션 평가 및 거버넌스
• 생성형 AI 애플리케이션 평가의 중요성
• 생성형 AI 애플리케이션 보안 및 거버넌스
• 생성형 AI 평가 기법
• 엔드투엔드 애플리케이션 평가
생성형 AI 애플리케이션 배포 및 모니터링
• 모델 배포 기초
• 배치 배포
• 실시간 배포
• AI 시스템 모니터링
• LLMOps 개념
Upcoming Public Classes
Date | Time | Language | Price |
|---|---|---|---|
Mar 23 - 24 | 09 AM - 05 PM (Asia/Seoul) | Korean | $1500.00 |
Apr 20 - 21 | 09 AM - 05 PM (Asia/Seoul) | Korean | $1500.00 |
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