Databricks и местные LLM: от разработки данных до развертывания

Используйте все возможности своих данных с Databricks и узнайте, как развертывать большие языковые модели непосредственно в локальной инфраструктуре. Этот курс дает фундаментальное понимание использования Databricks для подготовки и анализа данных, а затем проводит вас через процесс настройки и запуска локальных моделей большого языка (LLM) для универсальных приложений науки данных. Что вы узнаете: * Узнать, как ориентироваться в среде Databricks и использовать ее основные функции * Понимание принципов инженерии данных и анализа в Databricks * Развертывание локальных больших языковых моделей, таких как Mixtral, с использованием таких рамок, как Hugging Face Candle * Эффективно внедрять местные LLM с помощью инструментов, включая Mozilla llamafile * Практика фундаментальных быстрых инженерных методов для взаимодействия с местными LLMs * Применение передовой практики для управления и оценки моделей, развернутых на местах Курс начинается с введения в основы Databricks, охватывая ввод, преобразование и анализ данных. Затем он переходит к практическим аспектам выбора, развертывания и взаимодействия с локальными большими языковыми моделями, кульминацией которых являются практические сценарии применения. Этот курс предназначен для начинающих в области науки о данных, инженерии данных или для тех, кто хочет сочетать надежные платформы данных с возможностями ИИ на месте. Не требуется предыдущий опыт работы с Databricks или LLM, достаточно базового понимания концепций программирования. Начните наращивать свой опыт в современных рабочих процессах данных и ИИ сегодня.