Passo a passo: IA e aprendizado de máquina em Databricks
Este artigo orienta você através de artigos que ajudam você a aprender como construir soluções de IA e LLM nativamente no Databricks. Os tópicos incluem os key passos do ciclo de vida completo da IA, desde a preparação de dados e construção de modelos até a implantação, monitoramento e MLOps.
Prepare seus dados para treinamento de modelo
Aprenda como carregar e processar seus dados para cargas de trabalho de IA, incluindo preparação de dados para ajuste fino de LLMs. Como preparar seus dados para treinamento de modelo
recursos engenharia
Com a engenharia de recursos disponível no Unity Catalog, aprenda como criar tabelas de recursos, rastrear a linhagem de recursos e descobrir recursos que outros já construíram.
modelos de ensino e registro
Aprenda como usar o AutoML para treinamento e ajuste eficientes de seus modelos de ML e o MLflow para acompanhamento de experimentos.
Produção em tempo real ou veiculação em lotes
Aprenda como usar o modelo de atividade para cargas de trabalho em tempo real ou modelos MLflow implantados para inferência offline.
Pacote ativo para implantação programática
Aprenda como usar pacotes Databricks ativo para empacotamento e implantação eficiente de todos os dados e IA ativo.
MLOps ponta a ponta
Veja como você pode usar Databricks para combinar DataOps, ModelOps e DevOps para operações completas de ML e LLM para seu aplicativo de IA.
Recursos adicionais
Se os passos descritos acima não atenderem às suas necessidades, uma grande quantidade de informações está disponível na documentação do Machine Learning.