Progettazione di soluzioni di IA generativa su AWS: requisiti e modelli

La creazione di applicazioni di intelligenza artificiale generativa richiede molto più di una semplice chiamata a un'API; richiede una chiara comprensione delle esigenze aziendali e dei compromessi architettonici.Questo corso ti guida attraverso la traduzione dei requisiti aziendali in architetture cloud robuste e scalabili. Imparerai a valutare i vincoli del progetto e a selezionare i modelli di progettazione AWS ottimali per i tuoi carichi di lavoro di IA generativa. Attraverso lezioni strutturate basate su testo e scenari scritti, acquisirai le competenze per progettare sistemi di IA sicuri, economici e ad alte prestazioni. Analizza i requisiti aziendali per definire le metriche chiave relative a prestazioni, latenza e costi. 2. Comprendi le differenze tra i modelli di inferenza sincrona, asincrona e batch su AWS. 3. Applica i modelle di generazione aumentata di recupero (RAG) agli output del modello di base con origini dati esterne. 4. Valuta i modelli di proof-of-concept per convalidare rapidamente le idee di IA generativa. 5.Progetta architetture sicure e osservabili che si allineano alle best practice del cloud. Il corso inizia con le definizioni fondamentali dell'infrastruttura di IA e della raccolta dei requisiti. Successivamente, procederai attraverso analisi scritte dettagliate di modelli architettonici specifici, completi di esercizi di progettazione concettuale per rafforzare il tuo apprendimento. Questo corso è progettato per aspiranti architetti, sviluppatori e coordinatori tecnologici del cloud che sono nuovi all'intelligenza artificiale generativa su AWS. Inizia a leggere oggi stesso per padroneggiare i modelli architettonici che guidano le implementazioni di successo dell'IA generativa.