AI Инженерный Буткемп: Создание, Обучение и Развертывание Моделей с AWS SageMaker

Чем занимается AI инженер?

В двух словах, AI инженер управляет полным процессом разработки приложений искусственного интеллекта, используя в их основе ИИ. Они адаптируют различные модели ИИ, включая крупные языковые модели (LLMs), в соответствии с конкретными требованиями.

(Для более детального объяснения, ознакомьтесь с нашим постом в блоге здесь)

Эта роль включает в себя множество задач: от построения моделей с использованием специализированных наборов данных до их обучения, тонкой настройки, развертывания и масштабирования на облачных решениях.

Спрос на эту профессию стремительно растет, и она продолжает развиваться по мере изменения ландшафта искусственного интеллекта.

Введение в AWS SageMaker

AWS SageMaker, также известный как Amazon SageMaker, это полностью управляемый сервис, который позволяет быстро создавать, обучать и развертывать модели машинного обучения на широком масштабе. Освобождая вас от бремени управления инфраструктурой, он позволяет вам сосредоточиться на наиболее захватывающей части — создании собственных проектов ИИ!

В двух словах, он является одним из лучших инструментов ИИ, который широко используется AI инженерами, инженерами машинного обучения, разработчиками и учеными данных.

Интересно, что делает AWS SageMaker исключительно привлекательным?

Он предлагает плавный и полный опыт работы с машинным обучением, который доступен независимо от вашего уровня экспертизы!

Независимо от того, являетесь ли вы ветераном в искусственном интеллекте или новичком, SageMaker предлагает интуитивные инструменты и простой в навигации интерфейс, что делает машинное обучение доступным для всех.

Если вы стремитесь создавать и внедрять собственные ИИ приложения, это идеальная отправная точка.

Почему стоит выбрать этот курс?

Просто потому, что это лучший, самый актуальный и практический курс для AI инженеров, доступный онлайн, который обучит вас навыкам AWS SageMaker и предоставит реальный опыт применения этих навыков.

Однако, конечно, мы можем быть немного предвзяты. Вот подробное описание этого курса по AWS SageMaker, чтобы вы могли сами решить:

1. Введение: Начните с обзора структуры курса, познакомьтесь с другими учениками и вашим выдающимся инструктором: старшим инженером машинного обучения Патриком Сзепеси!

2. Настройка среды AWS и передовые практики: Начните с настройки учетной записи AWS, создания безопасных ролей IAM и изучения лучших практик. Вы также узнаете, как настроить домен AWS SageMaker, изменить параметры интерфейса и расшифровать модели ценообразования SageMaker Studio.

3. Дружелюбное введение в HuggingFace в Amazon SageMaker: Получите практический опыт интеграции HuggingFace с AWS SageMaker. Этот раздел охватывает настройку SageMaker с помощью PyTorch и развертывание заранее собранных моделей HuggingFace для задач, таких как анализ настроений, с учетом автоскалирования.

4. Сбор данных для нашей задачи многоклассовой текстовой классификации: Погрузитесь в сбор и подготовку данных для проекта по многоклассовой классификации текстов. Вы узнаете, как находить наборы данных, создавать S3-бакеты и эффективно загружать данные в AWS.

5. Исследовательский анализ данных: Выполните исследовательский анализ данных, чтобы выявить важные наблюдения в ваших наборах данных, включая практики визуализации данных и техники для выявления закономерностей, которые могут влиять на последующие решения по моделированию.

6. Подготовка нашего тренировочного ноутбука: Этот практический раздел поможет вам настроить окружения для обучения в Amazon SageMaker, включая настройку ноутбуков и создание скриптов Python для использования оценщиков HuggingFace, необходимых для эффективного обучения моделей!

7. Изучение токенизации и кодировок: Этот захватывающий раздел исследует важнейшие процессы обработки естественного языка (NLP), такие как токенизация и кодирование, лежащие в основе моделей ИИ, таких как крупные языковые модели (LLMs). Вы выполните практические задания по созданию ноутбуков, освоите терминологию токенизации и увидите эти методы в действии во время обучения моделей.

8. Настройка загрузки данных с PyTorch: Узнайте, как создавать классы загрузчиков данных и настраивать PyTorch DataLoader, что является ключевым аспектом для эффективного управления большими объемами данных при обучении модели.

9. Выбор вашего пути: Короткая пауза, чтобы подготовиться к изучению более сложных тем, помогая вам определить, хотите ли вы углубиться в математику, стоящую за машинным обучением и моделями ИИ. Мы понимаем, что математика — не для всех!

10. Математика за крупными языковыми моделями и трансформерами: Этот раздел подробно объясняет математические основы и функции трансформеров и крупных языковых моделей, включая мультимодальное внимание, positional encoding, и теорию механизмов внимания.

11. Настройка архитектуры нашей модели на PyTorch: Узнайте, как модифицировать модель DistilBERT, включая добавление dropout, линейных слоев и функций ReLU, что важно для адаптации модели к конкретным задачам классификации и набору данных.

12. Разработка функций точности, обучения и валидации: Сосредоточьтесь на создании надежных функций обучения и валидации, обеспечивающих эффективную оценку и работу моделей при различных условиях.

13. Функции оптимизаторов, параметры модели и функция кросс-энтропийной потери: Исследуйте функции оптимизации, настройки параметров модели и тонкости функции кросс-энтропийной потери, которые важны для обучения эффективных моделей машинного обучения.

14. Управление ошибками лимита ресурсов перед обучением и развертыванием: Подготовьтесь к возможным затруднениям, изучая, как справляться с ошибками лимита ресурсов через эффективное управление квотами AWS и запросы на их увеличение.

15. Запуск нашей тренировочной задачи и ее мониторинг в AWS CloudWatch: Наступает захватывающий момент! Здесь вы запустите ваши задачи тренировки в SageMaker, одновременно обучаясь наблюдать и устранять неполадки при помощи AWS CloudWatch, чтобы получить представление о производительности и состоянии ваших моделей.

16. Развертывание нашего многоклассового текстового классификационного конечного узла в SageMaker: Этот важный раздел посвящен развертыванию обученной модели многоклассовой текстовой классификации в качестве конечного узла Amazon SageMaker, чтобы вы поняли шаги для предоставления доступа к вашим моделям для реальных приложений.

17. Нагрузочное тестирование нашей модели машинного обучения: Запуск модели не гарантирует ее функционирование! Вы выполните нагрузочное тестирование развернутых моделей, чтобы оценить производительность и масштабируемость, закладывая основу для надежных и эффективных развертываний в реальном мире.

18. Промышленное развертывание нашей модели машинного обучения: Пошаговое руководство по развертыванию модели в промышленных масштабах, включая настройку AWS Lambda-функций и API Gateway, а также оценку развертывания с помощью таких инструментов, как Postman. Здесь теория превращается в практику!

19. Упорядочивание ресурсов: И наконец, важно завершить все правильно! В этом разделе подчеркивается важность уборки ресурсов AWS, чтобы контролировать затраты и поддерживать организованную среду в облаке.

Какие карьерные возможности открывает этот курс?

Области ИИ и машинного обучения невероятно востребованы. Если вы хотите успеть за волной ИИ, овладение SageMaker станет отличной отправной точкой. Эти навыки являются обязательными для множества прибыльных профессий, стоящих во главе Искусственного Интеллекта, в том числе:

AI инженер и инженер машинного обучения: Ориентирован на разработку, создание и настройку моделей машинного обучения, а также их развертывание на производственных платформах. Важно знание обучения моделей, их оптимизации и развертывания.

Специалист по ИИ: Специализируется на создании приложений с использованием технологий искусственного интеллекта и моделей машинного обучения.

Ученый данных: Занимается анализом и интерпретацией сложных наборов данных, чтобы помочь в решении бизнес-задач. Требуются навыки подготовки данных, исследовательского анализа и создания моделей.

Исследователь ИИ: Проводит исследования для продвижения области искусственного интеллекта и машинного обучения. Необходимо знание продвинутых теорий машинного обучения, включая механизмы внимания и крупные языковые модели.

Облачный инженер: Специализируется на архитектуре, планировании, управлении, сопровождении и поддержке приложений в облаке. Нужно понимание возможностей AWS и передовых практик развертывания.

Инженер DevOps: Объединяет разработку и операции, автоматизируя процесс доставки программного обеспечения и изменения инфраструктуры. Требуются навыки развертывания и мониторинга моделей машинного обучения с помощью AWS CloudWatch.

Программист: Занимается созданием программного обеспечения, которое может включать в себя компоненты машинного обучения. Важно умение интегрировать модели машинного обучения в приложения для обеспечения их масштабируемости и производительности.

Инженер по данным: Ответственен за создание и поддержку конвейеров данных, гарантируя их точность, надежность и готовность к анализу. Нужно знание решений по хранению данных, таких как AWS S3, и методов их подготовки.

Технический продакт-менеджер: Следит за созданием и развертыванием технологических продуктов, включая те, что связаны с машинным обучением. Требуется понимание технических аспектов развертывания и мониторинга машинного обучения.

Что еще стоит знать?

Став участником ZTM, вы получите доступ ко всем нашим буткемп курсам, проектам и ресурсам.

Кроме того, вы сможете присоединиться к нашему эксклюзивному живому онлайн-сообществу, чтобы учиться вместе с тысячами других учеников, выпускников, наставников, ассистентов и инструкторов.

И самое главное, вы будете учиться у опытного специалиста (Патрика) с многолетним опытом работы в качестве инженера по ИИ и машинному обучению. Он поделится конкретными стратегиями и техниками, которые использует в своей работе.

Наконец, как и все курсы ZTM, этот курс постоянно обновляется. Он будет регулярно обновляться в соответствии с изменяющимися стандартами отрасли, что делает его вашим основным гидом по эффективному использованию Amazon SageMaker как сегодня, так и на протяжении всей вашей карьеры.

Присоединяйтесь к тысячам выпускников Zero To Mastery, которые успешно нашли работу в таких компаниях, как Google, Tesla, Amazon, Apple, IBM, JP Morgan, Facebook, Shopify и других.

Наши выпускники приходят из самых разных отраслей, возрастов и с разным уровнем подготовки, многие из которых начинали абсолютными новичками.

Поэтому нет причин, почему вы не можете стать одним из них.

И вы ничем не рискуете. Вы можете начать обучение прямо сейчас, и если этот курс не оправдает ваших ожиданий, мы вернем вам деньги на 100% в течение 30 дней. Никаких условий.