Developing Generative AI Applications on AWS (DGAIA)

Kursinhalt

• Einführung in die generative KI - Die Kunst des Möglichen
• Planung eines generativen AI-Projekts
• Erste Schritte mit Amazon Bedrock
• Grundlagen des Prompt Engineering
• Amazon Bedrock-Anwendungskomponenten
• Amazonas-Fundamentmodelle
• LangChain
• Architektur-Muster

Voraussetzungen

Wir empfehlen, dass die Teilnehmer dieses Kurses folgende Voraussetzungen erfüllen:

• Abgeschlossen AWS Technical Essentials (AWSE)
• Python-Kenntnisse auf mittlerem Niveau

Zielgruppe

Dieser Kurs richtet sich an:

• Softwareentwickler, die LLMs ohne Feinabstimmung verwenden möchten

Detaillierter Kursinhalt

Modul 1: Einführung in die generative KI - Die Kunst des Möglichen

• Überblick über ML
• Grundlagen der generativen KI
• Generative KI Anwendungsfälle
• Generative KI in der Praxis
• Risiken und Vorteile

Modul 2: Planung eines generativen KI-Projekts

• Grundlagen der generativen KI
• Generative KI in der Praxis
• Generativer AI-Kontext
• Schritte bei der Planung eines generativen AI-Projekts
• Risiken und Risikominderung

Modul 3: Erste Schritte mit Amazon Bedrock

• Einführung in Amazon Bedrock
• Architektur und Anwendungsfälle
• Wie man Amazon Bedrock verwendet
• Demonstration: Einrichtung des Bedrock-Zugangs und Nutzung von Spielplätzen

Modul 4: Grundlagen des Prompt Engineering

• Grundlagen der Gründungsmodelle
• Grundlagen der Prompttechnik
• Grundlegende Souffleurtechniken
• Fortgeschrittene Souffleurtechniken
• Modellspezifische Souffleurtechniken
• Demonstration: Feinabstimmung einer einfachen Texteingabeaufforderung
• Bekämpfung von Prompt-Missbrauch
• Entschärfung von Vorurteilen
• Demonstration: Verringerung von Bildverzerrungen

Modul 5: Amazon Bedrock-Anwendungskomponenten

• Überblick über die generativen AI-Anwendungskomponenten
• Gründungsmodelle und die FM-Schnittstelle
• Arbeiten mit Datensätzen und Einbettungen
• Demonstration: Worteinbettungen
• Zusätzliche Anwendungskomponenten
• Retrieval Augmented Generation (RAG)
• Modell-Feinabstimmung
• Sicherstellung generativer KI-Anwendungen
• Generative KI-Anwendungsarchitektur

Modul 6: Amazon Bedrock Gründungsmodelle

• Einführung in Amazon Bedrock Gründungsmodelle
• Verwendung von Amazon Bedrock FMs für Inferenz
• Amazon Bedrock Methoden
• Datenschutz und Überprüfbarkeit
• Demonstration: Aufrufen des Bedrock-Modells für die Texterstellung mit Zero-Shot-Prompt

Modul 7: LangChain

• Optimierung der LLM-Leistung
• Verwendung von Modellen mit LangChain
• Eingabeaufforderungen konstruieren
• Demonstration: Bedrock mit LangChain unter Verwendung einer Eingabeaufforderung, die Kontext enthält
• Strukturierung von Dokumenten mit Indizes
• Speichern und Abrufen von Daten mit Speicher
• Verwendung von Ketten zur Abfolge von Komponenten
• Verwaltung externer Ressourcen mit LangChain-Agenten

Modul 8: Architektur-Muster

• Einführung in Architekturmuster
• Text-Zusammenfassung
• Demonstration: Textzusammenfassung von kleinen Dateien mit Anthropic Claude
• Demonstration: Abstrakte Textzusammenfassung mit Amazon Titan unter Verwendung von LangChain
• Beantwortung der Frage
• Demonstration: Verwendung von Amazon Bedrock zur Beantwortung von Fragen
• Chatbot
• Demonstration: Konversationelle Schnittstelle - Chatbot mit AI21 LLM
• Code-Erstellung
• Demonstration: Verwendung von Amazon Bedrock-Modellen für die Codegenerierung
• LangChain und Agenten für Amazon Bedrock
• Demonstration: Integration von Amazon Bedrock-Modellen mit LangChain-Agenten