building gen ai apps with found models workshop

SageMaker 기본 모델을 사용하여 생성적 AI 애플리케이션 구축

기본 모델이 포함된 Amazon SageMaker 및 Jumpstart 노트북을 사용하여 생성 AI 애플리케이션을 구축하는 실습 워크숍에 오신 것을 환영합니다. 이 대화형 세션에서는 AI의 힘을 활용하여 텍스트 및 이미지 생성 작업을 위한 혁신적이고 확장 가능하며 사용자 친화적인 솔루션을 만드는 방법을 배웁니다. 콘텐츠 작성자가 자신의 기사에 대한 매력적인 이미지와 태그라인을 생성할 수 있는 도구를 구축하게 됩니다.

워크숍 전반에 걸쳐 애플리케이션을 개발하고 배포하는 세 가지 주요 단계를 안내합니다.

1. 기본 모델 배포: SageMaker Jumpstart 노트북을 사용하여 텍스트 및 이미지 생성 작업을 위한 최첨단 기본 모델을 배포하는 방법을 안내합니다.

2. AWS Lambda와 통합: 이 단계에서는 SageMaker 모델 엔드포인트를 활용하는 AWS Lambda 함수를 생성하고 배포하는 방법을 알아봅니다. 이러한 통합을 통해 애플리케이션과 배포된 AI 모델 간의 원활한 통신이 가능해지며 사용자 입력을 효율적으로 처리할 수 있습니다.

3. 프런트 엔드 애플리케이션 배포: 마지막으로 배포된 모델 엔드포인트와 상호 작용하는 사용자 친화적인 프런트 엔드 애플리케이션을 배포하는 방법을 보여줍니다. 이 애플리케이션을 통해 사용자는 AI 기반 솔루션의 모든 잠재력을 경험할 수 있습니다.

이 워크숍이 끝나면 최첨단 AI 모델을 배포하고 AWS 서비스와 통합하여 창의적이고 매력적인 애플리케이션을 구축하는 귀중한 실무 경험을 얻게 될 것입니다.

워크숍 링크는 여기예요

Docker 이미지 빌드

참고: 자체 계정에서 CloudFormation을 실행하는 경우 먼저 Docker 이미지를 빌드하고 자체 ECR 저장소에 푸시해야 합니다. 그런 다음 19행의 이미지 이름으로 템플릿을 업데이트합니다.

이미지를 빌드하려면 Docker가 설치되어 있어야 합니다.

그럼 당신은 실행할 수 있습니다

docker build . -t build_on_poster

계정에 이미지를 푸시하는 방법에 대한 자세한 내용은 https://docs.aws.amazon.com/AmazonECR/latest/userguide/docker-push-ecr-image.html에서 확인할 수 있습니다.

보안

자세한 내용은 기여를 참조하세요.

특허

이 라이브러리는 MIT-0 라이선스에 따라 라이선스가 부여됩니다. 라이센스 파일을 참조하십시오.