Tutorial: Começar com IA e machine learning

O Notebook nesta seção foi criado para que o senhor comece rapidamente com a AI e machine learning em Mosaic AI. O senhor pode importar cada Notebook para o site Databricks workspace para executá-los.

Esse Notebook ilustra como usar o site Databricks em todo o ciclo de vida da IA, incluindo carregamento e preparação de dados; treinamento, ajuste e inferência de modelos; e implantação e gerenciamento de modelos.

Clássico ML tutorial

notebook

Requisitos

Recursos

Exemplo de ponta a ponta

ML Databricks Runtime

Unity Catalog, modelo de classificação, MLflow, ajuste automatizado de hiperparâmetros com Hyperopt e MLflow, XGBoost

Implantar e consultar um modelo personalizado

ML Databricks Runtime

Unity Catalog, modelo de classificação, MLflow, ajuste automatizado de hiperparâmetros com Hyperopt e MLflow

Aprendizado de máquina com o scikit-learn

ML Databricks Runtime

Unity Catalog, modelo de classificação, MLflow, ajuste automatizado de hiperparâmetros com Hyperopt e MLflow

Aprendizado de máquina com MLlib

ML Databricks Runtime

Modelo de regressão logística, pipeline Spark, ajuste automatizado de hiperparâmetros usando API MLlib

Aprendizagem profunda com TensorFlow Keras

ML Databricks Runtime

Modelo de rede neural, TensorBoard inline, ajuste automatizado de hiperparâmetros com Hyperopt e MLflow, registro automático, ModelRegistry

Tutorial de AI

notebook

Requisitos

Recursos

Comece a consultar LLMs

ML Databricks Runtime

Unity Catalog, modelo de classificação, MLflow, ajuste automatizado de hiperparâmetros com Hyperopt e MLflow, XGBoost

Consultar o endpoint do modelo externo da OpenAI

ML Databricks Runtime

Unity Catalog, modelo de classificação, MLflow, ajuste automatizado de hiperparâmetros com Hyperopt e MLflow

Criar e implantar um Foundation Model Execução de ajuste fino

ML Databricks Runtime

Unity Catalog, modelo de classificação, MLflow, ajuste automatizado de hiperparâmetros com Hyperopt e MLflow

Demonstração RAG de 10 minutos

ML Databricks Runtime

Modelo de regressão logística, pipeline Spark, ajuste automatizado de hiperparâmetros usando API MLlib

IA generativa tutorial

ML Databricks Runtime

Modelo de rede neural, TensorBoard inline, ajuste automatizado de hiperparâmetros com Hyperopt e MLflow, registro automático, ModelRegistry