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IA generativa en el día de inmersión en AWS

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Taller sobre implementación de IA generativa en AWS

Para obtener detalles completos, consulte Workshop Studio : https://catalog.us-east-1.prod.workshops.aws/workshops/80ae1ed2-f415-4d3d-9eb0-e9118c147bd4

Este taller se organiza siguiendo el popular formato del Día de Inmersión de AWS. Significa brindar orientación sobre cómo comenzar con la IA generativa en AWS. El Immersion Day se divide en los siguientes cuatro bloques, que constan de una sección teórica cubierta por diapositivas y de un laboratorio práctico cada uno:

Introducción IA generativa y modelos de lenguaje grande, implementación de modelos de lenguaje grande y optimización de inferencia
Ajuste del modelo de lenguaje grande
Introducción Modelos de Visual Foundation, implementación y optimización de inferencia de difusión estable
Ingeniería de aplicaciones impulsadas por GenAI en AWS

Tenga en cuenta que durante un día/taller de inmersión potencialmente solo se podría cubrir un subconjunto de estos temas.

El repositorio está estructurado de la siguiente manera: Las diapositivas se pueden encontrar en GenerativeAIImmersionDayPresentationDeck.pdf que se encuentra en el nivel raíz del repositorio. De manera similar, los laboratorios se pueden encontrar en directorios con nombres respectivos:

Laboratorio 1: Alojamiento de modelos de lenguaje grandes se puede encontrar en el directorio lab1.
- Opción 1: para GPT-J, comience con la opción del cuaderno-1-gpt-j-notebook-full.ipynb.
- Opción 2: Para Falcon40b-instruct, comience con el cuaderno falcon40b-instruct-notebook-full.ipynb.
Laboratorio 2: Ajuste de modelos de lenguaje grandes se puede encontrar en el directorio lab2. Comience con el ajuste fino del cuaderno.ipynb.
Laboratorio 3: Alojamiento de difusión estable se puede encontrar en el directorio lab3. Comience con el cuaderno JumpStart_Stable_Diffusion_Inference_Only.ipynb.
Laboratorio 4: Creación del chatbot "AWSomeChat" impulsado por LLM con generación de recuperación aumentada. Comience con el cuaderno rag-app.ipynb.