KI Engineering Bootcamp: Modelle mit AWS SageMaker erstellen, trainieren und bereitstellen

Was macht ein KI-Ingenieur?

Kurz gesagt, ein KI-Ingenieur überwacht den gesamten Entwicklungsprozess einer KI-Anwendung, wobei er künstliche Intelligenz im Kern nutzt. Sie passen verschiedene KI-Modelle, einschließlich großer Sprachmodelle, an, um spezifische Anforderungen zu erfüllen.

(Für eine detailliertere Erklärung lesen Sie unseren Blogbeitrag hier)

Diese Rolle umfasst eine Vielzahl von Aufgaben, von der Konstruktion von Modellen mit spezialisierten Datensätzen über das Training, die Feinabstimmung, die Bereitstellung und Skalierung dieser Modelle mit Cloud-Lösungen.

Die Nachfrage nach diesem Beruf steigt rasant und entwickelt sich weiterhin parallel zur sich verändernden KI-Landschaft.

Einführung in AWS SageMaker

AWS SageMaker, auch bekannt als Amazon SageMaker, ist ein vollständig verwalteter Service, der es Ihnen ermöglicht, schnell skalierbare Maschinenlernmodelle zu erstellen, zu trainieren und bereitzustellen. Indem es Ihnen die Belastungen des Infrastrukturmanagements abnimmt, können Sie sich auf die spannenden Aspekte der Erstellung Ihrer einzigartigen KI-Projekte konzentrieren!

Zusammengefasst ist es ein herausragendes KI-Werkzeug, das weithin von KI-Ingenieuren, Maschinenlerningenieuren, Entwicklern und Datenwissenschaftlern verwendet wird.

Neugierig, was AWS SageMaker besonders attraktiv macht?

Es bietet ein nahtloses End-to-End-Maschinenlernerlebnis, das unabhängig von Ihrem Fachwissen zugänglich ist!

Egal, ob Sie ein erfahrener KI-Experte oder ein Neuling sind, SageMaker verfügt über intuitive Werkzeuge und eine benutzerfreundliche Oberfläche, die maschinelles Lernen für jedermann machbar macht.

Wenn Sie Ihre eigenen KI-Anwendungen entwerfen und implementieren möchten, ist dies der perfekte Ausgangspunkt.

Warum diesen Kurs wählen?

Einfach gesagt, es ist der hochwertigste, relevanteste und praxisnaheste AI Engineering Bootcamp-Kurs, der online verfügbar ist, und der darauf ausgelegt ist, Ihnen praktische AWS SageMaker-Fähigkeiten zu vermitteln, während Sie praktische Anwendungserfahrung sammeln.

Aber natürlich könnten wir ein wenig voreingenommen sein. Hier ist eine detaillierte Aufschlüsselung dieses AWS SageMaker-Kurses, damit Sie sich Ihre eigene Meinung bilden können:

1. Einführung: Beginnen Sie mit einem Überblick über die Kursstruktur, lernen Sie Ihre Mitstudenten kennen und werden Sie mit Ihrem außergewöhnlichen Instruktor bekannt: Senior Machine Learning Engineer, Patrik Szepesi!

2. Konfigurieren unserer AWS-Umgebung und Best Practices: Tauchen Sie direkt ein, indem Sie Ihr AWS-Konto einrichten, sichere IAM-Rollen erstellen und Best Practices erlernen. Sie erfahren auch, wie Sie die AWS SageMaker-Domäne einrichten, UI-Einstellungen ändern und die Preismodelle von SageMaker Studio entschlüsseln.

3. Eine freundliche Einführung in HuggingFace in Amazon SageMaker: Sammeln Sie praktische Erfahrungen bei der Integration von HuggingFace mit AWS SageMaker. Dieser Abschnitt behandelt die Einrichtung von SageMaker mit PyTorch und die Bereitstellung vorgefertigter HuggingFace-Modelle für Aufgaben wie Stimmungsanalyse, einschließlich Überlegungen zur automatischen Skalierung.

4. Sammeln eines Datensatzes für unsere Multiklassen-Textklassifizierungsaufgabe: Tauchen Sie in die Datenquellen- und -vorbereitung für ein Multiklassen-Textklassifizierungsprojekt ein. Sie lernen, Datensätze zu beschaffen, S3-Buckets zu erstellen und Daten effektiv auf AWS hochzuladen.

5. Explorative Datenanalyse: Engagieren Sie sich in der explorativen Datenanalyse, um Einblicke aus Ihren Datensätzen zu gewinnen. Dabei werden Praktiken zur Datenvisualisierung und Techniken zur Identifizierung von Mustern behandelt, die nachfolgende Modellierungsentscheidungen informieren können.

6. Vorbereitung unseres Trainingsnotebooks: Dieser praktische Abschnitt führt Sie in die Einrichtung von Trainingsumgebungen in Amazon SageMaker ein, einschließlich Notebook-Konfiguration und Python-Scripting für HuggingFace-Schätzer, die für effizientes Modelltraining unverzichtbar sind!

7. Entdecken von Tokenisierungen und Kodierungen: Dieser spannende Abschnitt erforscht wesentliche NLP-Prozesse wie Tokenisierung und Kodierung, die grundlegende Bestandteile von KI-Modellen wie LLMs (Large Language Models) sind. Sie werden praktische Übungen durchführen, um Notebooks zu erstellen, das Tokenisierungs-Vokabular zu verstehen und diese Techniken bei der Modellschulung in Aktion zu sehen.

8. Einrichten des Datenladens mit PyTorch: Lernen Sie, Dataset-Loader-Klassen zu erstellen und PyTorch DataLoader zu konfigurieren, die wesentliche Aspekte des effizienten Managements großer Datenmengen während des Modelltrainings sind.

9. Wählen Sie Ihre Reise: Eine kurze Pause, um Sie auf die fortgeschrittenen Themen vorzubereiten, die vor Ihnen liegen, und um Ihnen zu helfen, Ihren Weg bei der Erkundung tiefer technischer Aspekte des maschinellen Lernens und von KI-Modellen festzulegen. Entscheiden Sie, ob Sie sich tief in die Mathematik einarbeiten möchten oder nicht (wir wissen, dass Mathematik nicht jedermanns Sache ist!).

10. Mathematik hinter großen Sprachmodellen und Transformern: Dieser umfassende Abschnitt vermittelt Ihnen die mathematischen Grundlagen und Funktionen von Transformatoren und großen Sprachmodellen, einschließlich Multi-Head-Attention, Positionskodierungen und der Theorie hinter Aufmerksamkeitsmechanismen.

11. Anpassen unserer Modellarchitektur in PyTorch: Lernen Sie, ein DistilBERT-Modell durch die Einbindung von Dropout, linearen Schichten und ReLU-Funktionalitäten zu modifizieren, was entscheidend ist, um das Modell an spezifische Klassifizierungsaufgaben und Datensätze anzupassen.

12. Entwickeln der Genauigkeits-, Trainings- und Validierungsfunktion: Konzentrieren Sie sich auf das Erstellen robuster Trainings- und Validierungsfunktionen, um sicherzustellen, dass die Modelle unter verschiedenen Bedingungen effektiv bewertet und betrieben werden.

13. Optimierungsfunktionen, Modellparameter und Kreuzentropie-Verlust: Tauchen Sie in Optimierungsfunktionen, Modellparameteranpassungen und die Feinheiten der Kreuzentropie-Verlustfunktion ein, die für das Training effizienter Maschinenlernmodelle wesentlich sind.

14. Verwaltung von Ressourcenbegrenzungsfehlern vor dem Training und der Bereitstellung: Bereiten Sie sich auf potenzielle Stolpersteine vor, indem Sie lernen, wie Sie Ressourcenbegrenzungsfehler durch effektives AWS-Kontingentmanagement und Anforderungserhöhungen bewältigen können.

15. Einleiten unseres Trainingsjobs und Überwachung in AWS CloudWatch: Jetzt wird es spannend! Hier starten Sie Ihre Trainingsjobs in SageMaker und lernen, diese Jobs über AWS CloudWatch zu beobachten und zu beheben, um Einblicke in die Leistung und das Wohlbefinden Ihrer Modelle zu gewinnen.

16. Bereitstellung unseres Multiklassen-Textklassifizierungsendpunkts in SageMaker: Dieser wesentliche Abschnitt führt Sie durch die Bereitstellung des trainierten Multiklassen-Textklassifizierungsmodells als Amazon SageMaker-Endpunkt, sodass Sie die Schritte verstehen, um Ihre Modelle für praktische Anwendungen zugänglich zu machen.

17. Lasttests unseres Maschinenlernmodells: Nur weil ein Modell live ist, bedeutet das nicht, dass es funktioniert! Sie werden Lasttests auf bereitgestellten Modellen durchführen, um deren Leistung und Skalierbarkeit zu bewerten und so robuste und effektive Einsatzmöglichkeiten in der realen Welt zu gewährleisten.

18. Produktionsreife Bereitstellung unseres Maschinenlernmodells: Schrittweise Anleitung zur Bereitstellung Ihres Modells im Produktionsmaßstab, einschließlich der Einrichtung von AWS Lambda-Funktionen und API Gateway sowie der Evaluierung der Bereitstellung mit Tools wie Postman. Hier wird Theorie zur Praxis!

19. Aufräumen von Ressourcen: Schließlich ist es wichtig, die Dinge ordnungsgemäß abzuschließen, um bewährte Verfahren in der realen Welt zu übernehmen! Dieser Abschnitt betont die Notwendigkeit, AWS-Ressourcen aufzuräumen, um Kosten zu kontrollieren und eine organisierte Cloud-Umgebung zu erhalten.

Welche Jobchancen eröffnet dieser Kurs?

Die Bereiche KI und maschinelles Lernen sind unglaublich gefragt. Wenn Sie sich darauf vorbereiten wollen, die KI-Welle zu reiten, ist das Beherrschen von SageMaker ein fantastischer Ausgangspunkt. Diese Fähigkeit ist grundlegend für verschiedene lukrative Karrieren, die die Führung in der künstlichen Intelligenz übernehmen, einschließlich:

KI-Ingenieur & Maschineller Lerningenieur: Konzentrieren Sie sich auf das Entwerfen, Entwickeln und Personalisieren von Maschinenlernmodellen sowie deren Bereitstellung in Produktionsökosystemen. Fähigkeiten im Modelltraining, in der Verbesserung und Bereitstellung sind unerlässlich.

KI-Spezialist: Spezialisiert auf die Erstellung von Anwendungen mit KI-Technologien und Maschinenlernmodellen.

Datenwissenschaftler: Beschäftigt sich mit der Analyse und Interpretation komplexer Datensätze, um fundierte Entscheidungen in Unternehmen zu treffen. Erfordert Fachkenntnisse in der Datenvorbereitung, explorativen Analyse und Modellerstellung.

KI-Forschungswissenschaftler: Führt Untersuchungen durch, um die Bereiche künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen voranzubringen. Kenntnisse in fortgeschrittenen Theorien des maschinellen Lernens, einschließlich Aufmerksamkeitsmechanismen und großen Sprachmodellen, sind erforderlich.

Cloud-Ingenieur: Konzentriert sich auf die Architektur, Planung, Verwaltung, Wartung und Unterstützung von Anwendungen in der Cloud. Erfordert Kenntnisse über AWS-Angebote und Bereitstellungsbest Practices.

DevOps-Ingenieur: Verbindet Entwicklung und Betrieb, indem der Softwarebereitstellungsprozess und Infrastrukturänderungen automatisiert werden. Benötigt Kenntnisse in der Bereitstellung und Überwachung von ML-Modellen mit AWS CloudWatch.

Softwareingenieur: Umfasst die Erstellung von Softwareanwendungen, die maschinelle Lernkomponenten integrieren können. Benötigt die Fähigkeit, ML-Modelle in Anwendungen zu integrieren, um deren Skalierbarkeit und Leistung zu gewährleisten.

Dateningenieur: Verantwortlich für den Aufbau und die Wartung von Datenpipelines, um sicherzustellen, dass Daten genau, zuverlässig und für Analysen bereit sind. Erfordert Kenntnisse über Datenspeicherlösungen wie AWS S3 und Vorbereitungsmethoden.

Technischer Produktmanager: Überwacht die Erstellung und Bereitstellung von Technologieprodukten, einschließlich solcher mit maschinellem Lernen. Ein Verständnis der technischen Aspekte der maschinellen Lerneinsatz und -überwachung ist von entscheidender Bedeutung.

Was sollten Sie sonst noch wissen?

Wenn Sie Mitglied bei ZTM werden, erhalten Sie Zugriff auf alle unsere Bootcamp-Kurse, Projekte und Ressourcen.

Zusätzlich können Sie an unserem exklusiven Online-Klassenraum teilnehmen, um mit Tausenden von Mitstudenten, Absolventen, Mentoren, TAs und Instruktoren gemeinsam zu lernen.

Das Wichtigste ist, dass Sie von einem Branchenexperten (Patrik) mit praktischer Erfahrung als AI & Machine Learning Engineer lernen. Er teilt die spezifischen Strategien und Techniken, die er in seiner Position anwendet.

Zu guter Letzt wird dieser Kurs, wie alle ZTM-Kurse, kontinuierlich weiterentwickelt. Er wird regelmäßig an sich ändernde Industriestandards angepasst und wird so zu Ihrem unverzichtbaren Leitfaden für die effektive Nutzung von Amazon SageMaker, jetzt und während Ihrer gesamten Karriere.

Schließen Sie sich Tausenden von Zero-To-Mastery-Absolventen an, die bei Top-Unternehmen wie Google, Tesla, Amazon, Apple, IBM, JP Morgan, Facebook, Shopify und mehr Jobs bekommen haben.

Unsere Absolventen kommen aus verschiedenen Hintergründen, Altersgruppen und Erfahrungen, viele von ihnen haben als völlige Neulinge begonnen.

Es gibt also keinen Grund, warum Sie sich ihnen nicht anschließen können.

Und Sie gehen kein Risiko ein. Sie können sofort mit dem Lernen beginnen, und wenn dieser Kurs nicht das ist, was Sie erwartet haben, erstatten wir Ihnen Ihr Geld innerhalb von 30 Tagen zu 100 % zurück. Ohne Bedingungen.