Seminarinformationen
Seminar - Ziel
In diesem 1-tägigen Seminar „AI-3016 Develop generative AI apps in Azure AI Foundry portal“ lernen Sie, wie Sie generative KI-Anwendungen mithilfe der Tools und Dienste der Azure AI Foundry entwickeln. Der Schwerpunkt liegt darauf, Sprachmodelle aus dem Modellkatalog zu erkunden, bereitzustellen und deren Leistung zu verbessern. Sie erhalten praxisnahe Einblicke in die Nutzung des Azure AI Foundry SDK, um eigene KI-Anwendungen zu erstellen, und erfahren, wie Sie mit Prompt Flow den Entwicklungsprozess von Sprachmodell-Apps effizient gestalten können. Außerdem lernen Sie, wie Sie RAG-basierte Agenten mit eigenen Daten erstellen, Sprachmodelle feinjustieren und die Leistung generativer KI-Anwendungen bewerten. Ein weiterer Fokus liegt auf der verantwortungsvollen Entwicklung von KI-Lösungen, inklusive der Identifikation, Bewertung und Reduzierung möglicher Risiken. Nach Abschluss des Seminars sind Sie in der Lage, generative KI-Apps in der Azure AI Foundry eigenständig zu planen, zu entwickeln und zu optimieren.
Teilnehmer - Zielgruppe
- Data Scientist
- AI Engineer
Kurs - Voraussetzungen
Für eine optimale Teilnahme am Kurs empfehlen wir folgende Vorkenntnisse:
- Vertrautheit mit den grundlegenden KI-Konzepten und -Diensten in Azure
Seminardauer
- 1 Tag
- 09:00 Uhr bis 17:00 Uhr
Schulungsunterlagen
Seminar-Inhalt / Agenda
Planung und Vorbereitung zur Entwicklung von KI-Lösungen auf Azure
- Was ist KI?
- Azure KI-Dienste
- Azure AI Foundry
- Entwickler-Tools und SDKs
- Verantwortungsvolle KI
Auswählen und Bereitstellen von Modellen aus dem Modellkatalog im Azure AI Foundry-Portal
- Erkunden der Sprachmodelle im Modellkatalog
- Bereitstellen eines Modells auf einem Endpunkt
- Verbessern der Leistung eines Sprachmodells
Entwickeln einer KI-App mit dem Azure AI Foundry SDK
- Was ist das Azure AI Foundry SDK?
- Arbeiten mit Projektverbindungen
- Erstellen eines Chatclients
Erste Schritte mit Prompt Flow zum Entwickeln von Sprachmodell-Apps in Azure KI Foundry
- Grundlegendes zum Entwicklungslebenszyklus einer LLM-App (Large Language Model)
- Grundlegende Komponenten verstehen und Flow-Typen untersuchen
- Erkunden von Verbindungen und Laufzeiten
- Erkunden von Varianten und Überwachungsoptionen
Entwickeln einer RAG-basierten Lösung mit Ihren eigenen Daten mithilfe von Azure AI Foundry
- Verstehen, wie Ihr Sprachmodell geerdet wird
- Machen Sie Ihre Daten durchsuchbar
- Erstellen eines Copilots mit Prompt Flow
Optimieren eines Sprachmodells mit Azure KI Foundry
- Verstehen, wann ein Sprachmodell optimiert werden sollte
- Vorbereiten Ihrer Daten zur Optimierung eines Chat-Vervollständigungsmodells
- Entdecken Sie die Optimierung von Sprachmodellen in Azure KI Studio
Implementieren einer verantwortungsvollen generativen KI-Lösung in Azure AI Foundry
- Planen einer verantwortungsvollen generativen KI-Lösung
- Potenzielle Schäden kartieren
- Messen potenzieller Schäden
- Minimieren potenzieller Schäden
- Verwalten einer verantwortungsvollen generativen KI-Lösung
Bewertung der generativen KI-Leistung im Azure AI Foundry-Portal
- Bewerten Sie die Modellleistung
- Manuelles Auswerten der Leistung eines Modells
- Automatisierte Auswertungen
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