Get Started with Databricks for Generative AI - Korean
이 과정은 Databricks Data Intelligence Platform에 대한 실용적인 입문 과정으로, 생성형 AI 시스템을 구축하고 배포하기 위한 주요 구성 요소와 기능에 중점을 둡니다. 참가자들은 Databricks가 확장 가능한 생성형 AI 솔루션 개발을 어떻게 지원하는지 학습하고, AI Search, Agent Framework, 그리고 모델 추적 및 로깅을 위한 MLflow의 생성형 AI 기능 등의 도구를 탐험합니다. 이 과정에는 Retrieval-Augmented Generation (RAG) 파이프라인 구축 및 평가, 생성형 AI 에이전트 배포, 그리고 평가 프레임워크를 활용한 성능 최적화에 대한 실습 경험이 포함됩니다. 과정을 마치면 학습자들은 Databricks Data Intelligence Platform에서 일반적인 생성형 AI 애플리케이션을 설계, 배포 및 모니터링할 수 있는 역량을 갖추게 됩니다.
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 | Français
이 콘텐츠는 다음과 같은 기술/지식/능력을 갖춘 참여자를 위해 개발되었습니다 :
• Databricks Data Intelligence Platform 및 기본 워크스페이스 운영(클러스터 생성, 노트북에서 코드 실행, 기본 노트북 작업 사용)에 대한 이해
• Python 프로그래밍 및 APIs 활용(Databricks SDK, 외부 모델 통합)에 대한 기본 지식
• 모델 학습, 평가 및 배포 개념을 포함한 머신 러닝 기초에 대한 이해
• 생성형 AI 개념(대규모 언어 모델, 프롬프트 엔지니어링, 환각 현상, Retrieval-Augmented Generation)에 대한 기본적인 이해
• 데이터 거버넌스 및 Model Registry 운영을 위한 Unity Catalog 중급 활용 경험
• 문서 검색을 위한 Vector Search 및 유사도 검색 개념에 대한 기본 지식
• 실험 추적, 모델 로깅 및 평가 프레임워크를 위한 MLflow 활용에 대한 이해
• Delta Lake 및 데이터 관리 개념(테이블, 스키마, 데이터 형식)에 대한 이해
Outline
1. Databricks AI 개요
• 생성형 AI 기회
• Databricks AI Platform
2. AI Playground에서의 프롬프트 엔지니어링
• 데모: AI Playground에서의 프롬프트 엔지니어링
3. 검색 파이프라인 구축 및 등록
• MLflow for 생성형AI
• 데모: RAG 애플리케이션 빌드 및 등록
4. AI 시스템 평가 및 배포
• 데모: MLflow를 활용한 엔드투엔드 평가
• 데모: Real-time Deployment with Model Serving
5. Agent Bricks
• Agent Bricks 소개
6. 엔드투엔드 RAG 파이프라인 (Databricks)
• 실습: 엔드투엔드 RAG 파이프라인
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Date | Time | Your Local Time | Language | Price |
|---|---|---|---|---|
Sep 23 | 02 PM - 04 PM (Asia/Seoul) | - | Korean | Free |
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