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Get Started with Databricks for Generative AI - Korean

이 강의는 Mosaic AI 플랫폼에 대한 실용적인 입문으로, 생성형 AI 시스템 구축 및 배포를 위한 키 구성 요소와 기능에 중점을 둡니다. 참가자들은 Databricks가 확장 가능한 생성형 AI 솔루션 개발을 어떻게 촉진하는지 배우고, 벡터 검색, 에이전트 프레임워크, 모델 추적 및 로깅을 위한 MLflow의 생성적 AI 기능과 같은 Mosaic AI 도구를 탐색하게 됩니다. 이 과정에는 검색 증강 생성(RAG) 파이프라인 구축 및 평가, 생성 AI 에이전트 배포, 평가 프레임워크 활용을 통한 성능 최적화 실습 경험이 포함됩니다. 과정이 끝날 때쯤이면 학습자들은 Mosaic AI를 활용한 일반적인 생성형 AI 애플리케이션을 설계, 배포, 모니터링할 수 있는 기술을 갖추게 됩니다.


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

Skill Level
Onboarding
Duration
3h
Prerequisites

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

• Databricks Data Intelligence Platform 및 기본 워크스페이스 연산(클러스터 생성, Notebooks 코드 실행, 기본 notebook 연산 사용)

• Python 프로그래밍 기본 지식과 APIs 작업 (Databricks SDK, 외부 모델 통합)

• 모델 학습, 평가, 배포 개념

 등 머신 러닝 기본 개념 이해- 생성형 AI 개념(대형 언어 모델, 프롬프트 엔지니어링, 환각, 검색 증강 생성)

 기본 숙련 - 데이터 거버넌스 및 model registry 연산

을 위한 Unity Catalog 중급 경험 - 문서 검색

을 위한 벡터 검색 및 유사도 탐색 개념에 대한 기본 지식 - 실험 추적, 모델 로깅, 평가 프레임워크

를 위한 MLflow 익숙함- Delta Lake 및 데이터 관리 개념(테이블, 스키마, 데이터 형식) 이해

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Get Started with Databricks Platform Administration - Korean

이 과정에서는 Databricks Data Intelligence Platform에 대한 플랫폼 관리의 기본 사항을 배웁니다. 이 과정은 Databricks 환경 내에서 효과적인 데이터 거버넌스를 위한 필수 구성 요소인 Unity Catalog에 대한 포괄적인 개요를 제공합니다. 5개의 모듈로 나누어진 이 과정은 Databricks Workspace에 대한 심층적인 설명을 포함하여 Databricks 인프라와 데이터 인텔리전스 플랫폼에 대한 자세한 소개로 시작됩니다. Unity Catalog 내에서 주요 개념, 아키텍처 및 역할을 다루는 데이터 거버넌스 원칙을 살펴봅니다. 이 과정에서는 클러스터 및 SQL warehouse를 포함하여 Unity Catalog 메타스토어 및 컴퓨팅 리소스 관리를 더욱 강조합니다. 마지막으로, 권한, 세분화된 액세스 및 데이터 개체를 관리하는 방법에 대해 학습하여 데이터 액세스 제어를 마스터합니다. 결국에는 효과적인 데이터 거버넌스를 구현하고, 컴퓨팅 리소스를 최적화하고, 강력한 데이터 보안 전략을 시행하기 위해 Unity Catalog를 관리하는 데 필수적인 기술을 갖추게 됩니다. Databricks Labs 구독을 구매하면 이 과정은 라이브 Databricks Workspace 환경에서 배운 내용을 연습할 수 있는 포괄적인 실습 연습으로 마무리됩니다.

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Paid & Subscription
3h
Lab
Onboarding

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