Get Started with Databricks for Generative AI - Korean

이 과정에서는 Mosaic AI 플랫폼에 대한 실용적인 소개를 제공하며, 생성적 AI 시스템을 구축하고 배포하기 위한 핵심 구성 요소와 기능에 중점을 둡니다. 참가자들은 Databricks가 확장 가능한 생성적 AI 솔루션 개발을 어떻게 촉진하는지 배우고 벡터 검색, 에이전트 프레임워크, 모델 추적 및 로깅을 위한 MLflow의 생성적 AI 기능과 같은 Mosaic AI 도구를 탐색합니다. 이 과정에는 Retrieval Augmented Generation (RAG) 파이프라인을 구성하고 평가하고, 생성적 AI 에이전트를 배포하고, 평가 프레임워크를 활용하여 성능을 최적화하는 방법에 대한 실무 경험이 포함되어 있습니다. 과정을 마치면 학습자는 Mosaic AI를 사용하여 일반적인 생성형 AI 애플리케이션을 설계, 배포 및 모니터링하는 기술을 갖추게 됩니다.

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Skill Level

Onboarding

Duration

Prerequisites

이 콘텐츠는 다음과 같은 기술/지식/능력을 갖춘 참여자를 위해 개발되었습니다.

생성적 AI 엔지니어링 주제에 대한 기본 지식이 권장됩니다.

Outline

Databricks Mosaic AI 개요

생성 AI 기회

Databricks Mosaic AI 플랫폼

프롬프트 엔지니어링 (내부 및 외부 모델 사용)

프롬프트 엔지니어링 기초

AI Playground의 프롬프트 엔지니어링

Mosaic AI Gateway 소개

AI 게이트웨이를 사용한 외부 모델

RAG 파이프라인을 만들고 등록하세요

Retrieval Augmented Generation (RAG) 기본 사항

Mosaic AI Vector Search

GenAI를 위한 MLflow

RAG 애플리케이션 빌드 및 등록

AI 시스템 평가 및 배포

종단간 평가

에이전트 프레임워크를 사용한 평가

Model Serving를 사용한 실시간 배포

데모: Model Serving를 사용한 실시간 배포

Databricks의 엔드투엔드 RAG Pipeline

랩: 엔드투엔드 RAG Pipeline

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Upcoming Public Classes

Databricks Fundamentals Accreditation - Korean

Databricks 기초 인증에 오신 것을 환영합니다. 10문항으로 구성된 이 퀴즈를 통해 Databricks 데이터 인텔리전스 플랫폼에 대한 지식을 테스트합니다. 이 퀴즈를 성공적으로 완료하면 배지 공급업체인 Accredible을 통해 48시간 이내에 배지를 받게 됩니다. 행운을 빕니다!

Get Started with Data Governance on Databricks - Korean

이 강의에서는 Unity Catalog와 Databricks의 세밀한 접근 통제를 실습 데모와 캡스톤 랩을 통해 탐구하게 됩니다. 테이블 유형, 카탈로그 및 스키마 구성, 그룹 기반 접근 관리, 접근 제어 마이그레이션 전략에 대해 배우게 됩니다. 이 과정에는 행 수준 보안 및 컬럼 마스킹을 사용한 세분화된 접근 제어 적용, 속성 기반 접근 제어, 제어 결합, 제어 마이그레이션, 그리고 포괄적인 거버넌스 구현을 위한 실습 데모가 포함되어 있습니다.

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