Création d'applications d'IA générative avec les modèles fondamentaux de SageMaker

Bienvenue dans notre atelier pratique sur la création d'applications d'IA générative à l'aide d'Amazon SageMaker et de Jumpstart Notebooks avec des modèles fondamentaux. Dans cette session interactive, vous apprendrez à exploiter la puissance de l'IA pour créer des solutions innovantes, évolutives et conviviales pour les tâches de génération de texte et d'images. Vous construirez un outil qui permettra aux auteurs de contenu de générer des images et des slogans attrayants pour leurs articles.

L'application déployée, qui prend le texte d'un article et crée un slogan avec une image de couverture

Tout au long de l'atelier, nous vous guiderons à travers trois étapes clés pour développer et déployer votre application :

Déployer un modèle fondamental : nous vous guiderons dans l'utilisation d'un bloc-notes SageMaker Jumpstart pour déployer un modèle fondamental de pointe pour les tâches de génération de texte et d'images.
Intégrer à AWS Lambda : dans cette étape, vous apprendrez à créer et à déployer une fonction AWS Lambda qui exploite le point de terminaison du modèle SageMaker. Cette intégration permettra une communication transparente entre votre application et le modèle d'IA déployé, garantissant un traitement efficace des entrées utilisateur.
Déployer une application frontale : Enfin, nous montrerons comment déployer une application frontale conviviale qui interagit avec le point de terminaison du modèle déployé. Cette application permettra aux utilisateurs de découvrir tout le potentiel de votre solution basée sur l'IA.

À la fin de cet atelier, vous aurez acquis une expérience pratique précieuse dans le déploiement et l'intégration de modèles d'IA de pointe avec les services AWS pour créer des applications créatives et attrayantes.

Voici le lien vers l'atelier

Construire l'image Docker

Remarque : Si vous exécutez CloudFormation dans votre propre compte, vous devez d'abord créer l'image Docker et la transférer vers votre propre dépôt ECR. Mettez ensuite à jour le modèle avec le nom de l'image à la ligne 19.

Pour créer l'image, vous devez avoir installé Docker.

Ensuite tu peux courir

docker build . -t build_on_poster

Plus de détails peuvent être trouvés ici sur la façon de transférer l'image vers votre compte : https://docs.aws.amazon.com/AmazonECR/latest/userguide/docker-push-ecr-image.html