新的技术深入课程：AWS上的生成式人工智能基础
AWS上的生成式人工智能基础
Generative AI基础课程是一门全新的技术深入剖析课程，它为您提供了概念基础、实用建议和实践指导，以在AWS及其他平台上进行预训练、微调和部署最先进的基础模型。由AWS生成AI全球基础负责人Emily Webber开发，这门免费的实践课程和支持的GitHub源代码通过AWS Youtube发布。如果您正在寻找一个精选的资源、概念和指导的播放列表，以便快速了解基础模型，特别是那些在数据科学和机器学习项目中释放生成能力的模型，那么就不用再找了。
在这个为期8小时的深入剖析中，您将介绍一些关键技术、服务和趋势，帮助您从基础开始全面了解基础模型。这意味着将理论、数学和抽象概念进行拆解，并结合实践练习，以获得对实际应用的功能直觉。在整个课程中，我们关注一系列日益复杂的生成AI技术，为您提供一个强大的基础，以理解、设计和应用自己的模型，以获得最佳性能。我们将从回顾基础模型开始，了解它们的来源、工作原理、与生成AI的关系以及您可以定制它们的内容。然后，您将学习如何选择适合您的用例的基础模型。
一旦您对基础模型及其使用有了深入的理解，您将被介绍到本课程的核心主题：预训练新的基础模型。您将了解为什么要这样做，以及如何以及在哪里进行竞争。您甚至将学习如何使用缩放定律来选择合适的模型、数据集和计算大小。我们将介绍如何在AWS上大规模准备训练数据集，包括选择合适的实例和存储技术。我们将讨论微调基础模型、评估最新技术，并了解如何在脚本和模型中运行它们。我们将深入探讨强化学习与人类反馈，探索如何巧妙地并大规模地使用它来真正最大化基础模型的性能。
最后，您将学习如何将理论应用于生产，通过在Amazon SageMaker上部署您的新基础模型，包括在多个GPU上和使用检索增强生成和链式对话等顶级设计模式。作为额外的奖励，我们将详细介绍Stable Diffusion，并提供提示工程最佳实践，搭建LangChain等等。
更喜欢阅读而不是观看视频？您可以查看我的15章图书《Python中的预训练视觉和大型语言模型：在AWS上构建和部署基础模型的端到端技术》，该书于2023年5月31日由Packt出版，并已在亚马逊上发售。想直接跳转到代码吗？我和您一样-每个视频都以45分钟的关键概念和可视化概述开始。然后，我将为您提供15分钟的实践部分演示。所有示例笔记本和支持代码将在一个公共存储库中提供，您可以使用它来自行步骤进行。随时通过VoAGI、LinkedIn、GitHub或AWS团队与我联系。了解更多有关在AWS上的生成AI。
祝您学习愉快！
课程大纲
1. 基础模型介绍
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第1课幻灯片 第1课实践演示资源 |
2. 选择合适的基础模型
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第2课幻灯片 第2课实践演示资源 |
3. 使用预训练的基础模型：提示工程和微调
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第3课幻灯片 第3课实践演示资源 |
4. 预训练一个新的基础模型
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第4课幻灯片 第4课实践演示资源 |
5. 准备数据和大规模训练
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第5课幻灯片 第5课实践演示资源 |
6. 使用人类反馈的强化学习
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第6课幻灯片 第6课实践演示资源 |
7. 部署一个基础模型
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第7课幻灯片 第7课实践演示资源 |
