O Amazon SageMaker JumpStart é um hub de machine learning (ML) com modelos de base, algoritmos incorporados e soluções de ML pré-construídas. Neste curso de princípios básicos, você aprenderá como descobrir modelos de base que atendam aos requisitos e a implantá-los usando o console. Por meio de um tutorial guiado que consiste em um vídeo narrado, instruções passo a passo e transcrição, você aprenderá a aplicar filtros para identificar candidatos a modelos para o caso de uso.
- Nível do curso: intermediário
- Duração: 1 hora
Observação: Este curso tem transcrições/legendas traduzidas. A narração está em inglês. Para exibir as legendas, clique no botão CC no canto inferior direito do player.
Atividades
Este curso inclui demonstrações, vídeos e perguntas de teste de conhecimento.
Objetivos do curso
Neste curso, você aprenderá a:
- Pesquisar o vasto catálogo de modelos de base, incluindo grandes modelos de linguagem (LLMs) no hub de modelos do SageMaker JumpStart e selecionar o modelo certo para o caso de uso.
- Implantar, ajustar e avaliar modelos usando o console do SageMaker JumpStart.
- Usar parâmetros de implantação e selecionar os tipos de instância.
- Criar imagens generativas usando prompts de texto.
- Limpar os recursos do SageMaker que você criou durante as demonstrações.
Público-alvo
Este curso se destina às seguintes funções:
- Data scientists
- Engenheiros de machine learning
Pré-requisitos
Recomendamos que os participantes do curso tenham o seguinte:
- Concluído o curso Elementos técnicos essenciais da AWS
- Conhecimento de machine learning e treinamento de modelos de linguagem
Conteúdo do curso
- Lição 1: Navegação do curso
- Lição 2: Introdução
- Lição 3: Descoberta de modelos de base
- Lição 4: Implantação de modelos de base
- Lição 5: Avaliação
- Lição 6: Conclusão
- Lição 7: Entrar em contato
