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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.


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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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DevOps Essentials for Data Engineering - Korean

이 과정에서는 Databricks를 사용하여 작업하는 데이터 엔지니어를 위해 특별히 설계된 소프트웨어 엔지니어링 모범 사례와 DevOps 원칙을 살펴봅니다. 참가자는 코드 품질, 버전 제어, 문서화, 테스트와 같은 핵심 주제에 대한 강력한 기반을 구축하게 됩니다. 이 과정에서는 DevOps를 강조하여 핵심 구성 요소, 이점, 데이터 엔지니어링 워크플로 최적화에서 지속적인 통합 및 배포(CI/CD)의 역할에 대해 다룹니다.

PySpark에서 모듈성 원칙을 적용하여 재사용 가능한 구성 요소를 만들고 효율적으로 코드를 구성하는 방법을 학습합니다. 실습 경험에는 pytest 프레임워크를 사용하여 PySpark 함수에 대한 단위 테스트를 설계하고 구현하는 것과 DLT 및 Workflows를 사용하여 Databricks 데이터 파이프라인에 대한 통합 테스트를 수행하여 안정성을 보장하는 것이 포함됩니다.

또한 이 과정에서는 Databricks Git 폴더를 사용하여 지속적인 통합 관행을 통합하는 것을 포함하여 Databricks 내에서 필수적인 Git 작업도 다룹니다. 마지막으로 REST API, CLI, SDK, Databricks Asset Bundles(DAB) 등 Databricks 자산에 대한 다양한 배포 방법을 간략하게 살펴보고 파이프라인을 배포하고 관리하는 기술에 대한 지식을 얻습니다.

과정을 마치면 소프트웨어 엔지니어링과 DevOps 모범 사례에 능숙해져서 확장 가능하고 유지 관리가 가능하며 효율적인 데이터 엔지니어링 솔루션을 구축할 수 있게 됩니다.

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Paid & Subscription
3h
Lab
Associate

Questions?

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