Implement Generative AI engineering with Azure Databricks

Engineering mit generativer künstlicher Intelligenz (KI) in Azure Databricks nutzt die Funktionen der Plattform, um erweiterte Sprachmodelle zu erkunden, zu optimieren, auszuwerten und zu integrieren. Mithilfe der Skalierbarkeit von Apache Spark und der Umgebung für die Zusammenarbeit von Azure Databricks können Sie komplexe KI-Systeme entwerfen.

Get started with language models in Azure Databricks

• Understand Generative AI
• Understand Large Language Models (LLMs)
• Identify key components of LLM applications
• Use LLMs for Natural Language Processing (NLP) tasks

Implement Retrieval Augmented Generation (RAG) with Azure Databricks

• Explore the main concepts of a RAG workflow
• Prepare your data for RAG
• Find relevant data with vector search
• Rerank your retrieved results

Implement multi-stage reasoning in Azure Databricks

• What are multi-stage reasoning systems?
• Explore LangChain
• Explore LlamaIndex
• Explore Haystack
• Explore the DSPy framework

Fine-tune language models with Azure Databricks

• Introduction
• What is fine-tuning?
• Prepare your data for fine-tuning
• Fine-tune an Azure OpenAI model

Evaluate language models with Azure Databricks

• Compare LLM and traditional ML evaluations
• Evaluate LLMs and AI systems
• Evaluate LLMs with standard metrics
• Describe LLM-as-a-judge for evaluation

Review responsible AI principles for language models in Azure Databricks

• What is responsible AI?
• Identify risks
• Mitigate issues
• Use key security tooling to protect your AI systems

Implement LLMOps in Azure Databricks

• Transition from traditional MLOps to LLMOps
• Understand model deployments
• Describe MLflow deployment capabilities
• Use Unity Catalog to manage models

• Data Analyst

Bevor Sie mit diesem Modul beginnen, sollten Sie sich mit grundlegenden KI-Konzepten und Azure Databricks vertraut machen.
Eventuell sollten Sie zunächst den Kurs AI-900T00 Microsoft Azure AI Fundamentals oder DP-900T00: Microsoft Azure Data Fundamentals besuchen.