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Amazon SageMaker JumpStart는 파운데이션 모델, 기본 제공 알고리즘, 사전 구축된 기계 학습(ML) 솔루션을 갖춘 ML 허브입니다. 이 기초 과정에서는 원하는 요구 사항을 충족하는 파운데이션 모델을 찾고, 콘솔을 사용하여 배포하는 방법을 배웁니다. 내레이션 동영상, 단계별 지침, 트랜스크립트로 구성된 가이드 자습서를 통해 필터를 적용하여 사용 사례에 적합한 모델 후보를 파악하는 방법을 알아봅니다.
- 과정 수준: 중급
- 소요 시간: 1시간
참고: 이 과정의 동영상에는 한국어 트랜스크립트 또는 자막이 지원되며 음성은 영어로 출력됩니다. 자막을 표시하려면 동영상 화면 우측 하단의 CC 버튼을 클릭하세요.
참고: 이 과정은 Google Chrome(최신 주요 버전 2개), Microsoft Edge(최신 주요 버전 2개), Safari(최신 주요 버전 2개)에 최적화되어 있습니다.
활동
이 과정에는 데모, 동영상 및 지식 확인 질문이 포함되어 있습니다.
과정 목표
이 과정에서 학습할 내용은 다음과 같습니다.
- SageMaker JumpStart 모델 허브에서 대규모 언어 모델(LLM)을 비롯한 방대한 파운데이션 모델 카탈로그를 검색하고, 사용 사례에 적합한 모델을 선택합니다.
- SageMaker JumpStart 콘솔을 사용하여 모델을 배포, 미세 조정, 평가합니다.
- 배포 파라미터를 사용하고 인스턴스 유형을 선택합니다.
- 텍스트 프롬프트를 사용하여 생성형 이미지를 만듭니다.
- 데모 과정에서 생성된 SageMaker 리소스를 정리합니다.
수강 대상
이 과정의 수강 대상은 다음과 같습니다.
- 데이터 과학자
- 기계 학습 엔지니어
사전 조건
이 과정 참석자는 다음 사항을 숙지하는 것이 좋습니다.
- AWS Technical Essentials 과정 이수
- 기계 학습 및 언어 모델 훈련에 대한 지식
과정 개요
- 강의 1: 과정 탐색
- 강의 2: 소개
- 강의 3: 파운데이션 모델 찾기
- 강의 4: 파운데이션 모델 배포
- 강의 5: 평가
- 강의 6: 결론
- 강의 7: AWS에 문의하기
