Develop custom copilots with Azure AI Foundry

Szkolenie jest przeznaczone dla: 

• Data scientists posiadających wiedzę z zakresu modeli generatywnej AI i Python, którzy chcą tworzyć, dostosowywać i wdrażać własne Copiloty. 

• Inżynierów AI posiadających doświadczenie w pracy z modelami generatywnej AI i Python, którzy chcą rozwinąć swoje umiejętności w tworzeniu niestandardowych Copilotów. 

• Kompleksowe umiejętności AI Studio – Zdobędziesz dogłębną wiedzę o platformie Azure AI Foundry i jej możliwościach. 

• Praktyczny rozwój copilota – Poprzez praktyczne laboratoria nauczysz się tworzyć niestandardowe aplikacje AI od podstaw. 

• Analiza w wykorzystaniu modeli – Zrozumiesz, jak efektywnie wykorzystywać i dostosowywać modele językowe w katalogu modeli. 

• Implementacja odpowiedzialnego AI – Poznasz techniki tworzenia rozwiązań AI z odpowiednią filtracją treści i względami etycznymi. 

• Zaawansowany prompt engineering – Rozwiniesz umiejętności tworzenia zaawansowanych prompt flows i implementacji technik RAG (Retrieval Augmented Generation). 

1.Planowanie i przygotowanie do tworzenia rozwiązań AI na Azure 

• Wprowadzenie 

• Czym jest AI? 

• Usługi Azure AI 

• Azure AI Foundry 

• Narzędzia deweloperskie i SDK 

• Odpowiedzialne AI 

• Ćwiczenie – Eksploracja portalu Azure AI Foundry 

2. Eksploracja i wdrażanie modeli z katalogu modeli w portalu Azure AI Foundry 

• Wprowadzenie 

• Eksploracja modeli językowych w katalogu modeli 

• Wdrażanie modelu do punktu końcowego 

• Poprawa wydajności modelu językowego 

• Ćwiczenie – Eksploracja, wdrażanie i konwersacja z modelami językowymi 

3. Rozpoczęcie pracy z prompt flow do tworzenia aplikacji modeli językowych w Azure AI Foundry 

• Wprowadzenie 

• Zrozumienie cyklu życia rozwoju aplikacji large language model (LLM) 

• Zrozumienie podstawowych komponentów i eksploracja typów przepływów 

• Eksploracja połączeń i środowisk wykonawczych 

• Eksploracja wariantów i opcji monitorowania 

• Ćwiczenie – Rozpoczęcie pracy z prompt flow 

4. Budowa agenta opartego na RAG z własnymi danymi przy użyciu Azure AI Foundry 

• Wprowadzenie 

• Zrozumienie jak ugruntować model językowy 

• Uczynienie danych przeszukiwalnymi 

• Budowa agenta z prompt flow 

• Ćwiczenie – Tworzenie niestandardowego agenta wykorzystującego własne dane 

5. Dostrajanie modelu językowego z Azure AI Foundry 

• Wprowadzenie 

• Zrozumienie kiedy dostrajać model językowy 

• Przygotowanie danych do dostrojenia modelu czatu 

• Eksploracja dostrajania modeli językowych w Azure AI Studio 

• Ćwiczenie – Dostrajanie modelu podstawowego 

6. Ocena wydajności aplikacji generatywnej AI z Azure AI Foundry 

• Wprowadzenie 

• Ocena wydajności modelu 

• Ręczna ocena wydajności modelu 

• Ocena wydajności aplikacji generatywnej AI 

• Ćwiczenie – Ocena wydajności aplikacji generatywnej AI 

7. Odpowiedzialna generatywna AI 

• Wprowadzenie 

• Planowanie odpowiedzialnego rozwiązania generatywnej AI 

• Identyfikacja potencjalnych zagrożeń 

• Pomiar potencjalnych zagrożeń 

• Łagodzenie potencjalnych zagrożeń 

• Obsługa odpowiedzialnego rozwiązania generatywnej AI 

• Ćwiczenie – Eksploracja filtrów treści w Azure AI Studio 

Produkt zawiera 

• Wykład (40%) 

• Warsztaty (60%)