Omnigent Basics - Korean

이 과정은 세 가지 주요 머신 러닝 배포 전략을 소개하고 Databricks에서 각 전략의 구현 방법을 설명하도록 설계되었습니다. 모델 배포의 기본 사항을 탐색한 후, 배치 추론을 심층적으로 다루며 배치 추론 시나리오에서 모델을 활용하기 위한 실습 데모와 실습 과제를 제공하고, 성능 최적화에 대한 고려 사항도 함께 다룹니다. 과정의 두 번째 부분에서는 파이프라인 배포를 포괄적으로 다루며, 마지막 부분에서는 실시간 배포에 초점을 맞춥니다. 참가자들은 실습 데모와 실습 과제에 참여하여 Model Serving으로 모델을 배포하고 실시간 추론을 위해 서빙 엔드포인트를 활용하게 됩니다.

참고: SCORM 강의 파일을 이용할 때는 콘텐츠를 모두 학습한 후 SCORM 창을 닫으시기 바랍니다. ‘다음 강의’ 버튼을 클릭하지 마십시오. 클릭할 경우 SCORM 모듈이 완료로 표시되지 않을 수 있습니다.

Analytics Fundamentals는 Databricks Platform에서의 현대적인 분석에 대해 실무자들을 안내하는 입문 과정입니다. 이 과정은 현대적인 분석의 다섯 가지 핵심 요소인 레이크하우스 아키텍처, Databricks SQL을 활용한 SQL 기반 ETL에 중점을 둔 데이터 변환, 통합 시맨틱스, AI 기반 대시보드, 그리고 Genie를 활용한 대화형 분석을 다룹니다.

참고: SCORM 강의 파일의 콘텐츠를 완료한 후에는 SCORM 창을 닫아 주세요. ‘다음 레슨’ 버튼을 클릭하면 SCORM 모듈이 완료로 표시되지 않을 수 있으므로 클릭하지 마세요.

이 과정은 Databricks에서 생성형 AI 에이전트를 배포하고 모니터링하는 엔드투엔드 수명 주기를 다룹니다. 참가자들은 Declarative Automation Bundles(DABs)를 사용하여 에이전트를 Databricks Apps로 배포하고, Model Context Protocol(MCP)을 통해 도구를 통합하며, MLflow Tracing으로 에이전트를 계측하고, 스코어러, 멀티턴 판정자, 온라인 평가를 활용하여 생산 품질을 평가하는 방법을 학습합니다. 실습 데모와 실습 과제를 통해 참가자들은 Databricks 플랫폼에서 생산 수준의 AI Agents를 구축하고, 관찰하며, 모니터링하는 실무 경험을 쌓게 됩니다.

참고: SCORM 강의 파일의 경우 콘텐츠를 완료한 후 SCORM 창을 닫아 주세요. ‘다음 수업’ 버튼은 클릭하지 마세요. 클릭하면 SCORM 모듈이 완료로 표시되지 않을 수 있습니다.