building gen ai apps with found models workshop

بناء تطبيقات الذكاء الاصطناعي التوليدية باستخدام النماذج التأسيسية لـ SageMaker

مرحبًا بك في ورشة العمل العملية الخاصة بنا حول إنشاء تطبيقات الذكاء الاصطناعي الإبداعية باستخدام Amazon SageMaker وJumpstart Notebooks مع النماذج الأساسية. ستتعلم في هذه الجلسة التفاعلية كيفية تسخير قوة الذكاء الاصطناعي لإنشاء حلول مبتكرة وقابلة للتطوير وسهلة الاستخدام لمهام إنشاء النصوص والصور. ستقوم ببناء أداة من شأنها تمكين مؤلفي المحتوى من إنشاء صور وشعارات جذابة لمقالاتهم.

خلال ورشة العمل، سنرشدك خلال ثلاث خطوات رئيسية لتطوير تطبيقك ونشره:

1. نشر نموذج أساسي: سنرشدك خلال استخدام SageMaker Jumpstart Notebook لنشر نموذج أساسي متطور لمهام إنشاء النصوص والصور.

2. التكامل مع AWS Lambda: في هذه الخطوة، ستتعلم كيفية إنشاء ونشر وظيفة AWS Lambda التي تستفيد من نقطة نهاية نموذج SageMaker. سيعمل هذا التكامل على تمكين الاتصال السلس بين التطبيق الخاص بك ونموذج الذكاء الاصطناعي المنشور، مما يضمن المعالجة الفعالة لمدخلات المستخدم.

3. نشر تطبيق الواجهة الأمامية: أخيرًا، سنوضح كيفية نشر تطبيق واجهة أمامية سهل الاستخدام يتفاعل مع نقطة نهاية النموذج المنشور. سيسمح هذا التطبيق للمستخدمين بتجربة الإمكانات الكاملة للحل المدعوم بالذكاء الاصطناعي.

بحلول نهاية ورشة العمل هذه، ستكون قد اكتسبت خبرة عملية قيمة في نشر نماذج الذكاء الاصطناعي المتطورة ودمجها مع خدمات AWS لإنشاء تطبيقات إبداعية وجذابة.

هنا هو الرابط لورشة العمل

بناء صورة عامل الميناء

ملاحظة: إذا كنت تقوم بتشغيل CloudFormation في حسابك الخاص، فيجب عليك إنشاء صورة Docker أولاً، ثم الانتقال إلى مستودع ECR الخاص بك. ثم قم بتحديث القالب باسم الصورة في السطر 19.

لإنشاء الصورة، يجب أن يكون لديك Docker مثبتًا.

ثم يمكنك الركض

docker build . -t build_on_poster

يمكن العثور على مزيد من التفاصيل هنا حول كيفية دفع الصورة إلى حسابك: https://docs.aws.amazon.com/AmazonECR/latest/userguide/docker-push-ecr-image.html

حماية

انظر المساهمة لمزيد من المعلومات.

رخصة

هذه المكتبة مرخصة بموجب ترخيص MIT-0. انظر ملف الترخيص.