Building Language Models on AWS

via AWS Skill Builder

Resumen

Amazon SageMaker empodera a los científicos de datos para preparar, construir, entrenar, desplegar y monitorear modelos de aprendizaje automático de manera eficiente. Ofrece un robusto conjunto de capacidades, incluyendo la utilización de bibliotecas de entrenamiento distribuido, modelos de código abierto y modelos fundamentales. Específicamente, este avanzado curso de 5.5 horas está diseñado para científicos de datos con experiencia interesados en dominar la construcción de modelos de lenguaje utilizando grandes corpus de texto. El curso cubre almacenaje, ingestión y alternativas de entrenamiento, desafíos de despliegue y metodologías para personalizar modelos fundamentales para tareas de IA generativa con Amazon SageMaker Jumpstart.

El curso provee insights prácticos a través de instrucciones textuales, gráficos ilustrativos, comprobaciones de conocimiento y demostraciones prácticas en video que puedes replicar dentro de tu cuenta de AWS. Aprenderás y aplicarás las mejores prácticas para almacenamiento y ingestión de datos, explorarás el paralelismo de datos y modelos, discutirás opciones de mejora de rendimiento como el Compilador de Entrenamiento de Amazon SageMaker y el Adaptador de Tela Elástica, y profundizarás en técnicas de optimización para modelos de lenguaje de gran escala.

Aplicar las mejores prácticas para la gestión de datos de texto extenso para el entrenamiento distribuido.
Comprender e implementar el paralelismo de datos y modelos para mejorar la eficiencia del entrenamiento.
Explorar opciones en Amazon SageMaker para mejorar el rendimiento del entrenamiento.
Optimizar y desplegar modelos de lenguaje de gran escala de manera efectiva.
Personalizar modelos fundamentales en SageMaker Jumpstart para tareas específicas de IA.

Este curso es más beneficioso para los científicos de datos e ingenieros de aprendizaje automático. Se espera que los asistentes tengan más de un año de experiencia en procesamiento de lenguaje natural y entrenamiento y afinación de modelos. También deben tener un entendimiento intermedio de la programación en Python, y familiaridad con los Essentials Técnicos de AWS y Amazon SageMaker Studio.

Al concluir este curso, los participantes poseerán las habilidades para construir, entrenar y afinar modelos de lenguaje de alto rendimiento en AWS usando SageMaker, estableciendo una fuerte base para el aprendizaje futuro y aplicación en escenarios del mundo real.