Advanced AI Factory Usage and Extensibility - AI Factory 301#
これは誰に向けていますか#
AIファーストアプリケーション とエージェントを構築する上級開発者
大規模なモデルサービング を管理するAI OPsチーム
AI Factoryを使用して 拡張機能と統合 を構築するプラットフォームエンジニア
エンタープライズグレードのソブリンAI ソリューションを構築するハイブリッドマネージャーユーザー
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一般的な目標#
このパスを完了すると、次のことができます。
ツール呼び出しと高度なRAGパイプラインを使用して、複雑な エージェントアシスタント を構築する
カスタムランタイム、トランスフォーマー、説明者を使用して モデルサービス を拡張する
APIを使用して AI Factoryパイプライン を自動化およびオーケストレーションする
プロダクションAIの 高度な可観測性とガバナンス をデザインする
AI Factoryを エンタープライズシステム および既存のAIパイプラインと統合する
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フォーカスエリア別のモジュール数
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1.エージェントアシスタントと高度なツール#
目標
マルチステップのツールの使用を推論し、動作するビルドアシスタント
外部API統合のための高度なツールを実装する
チェーンツールと管理コンテキストフロー
推定時間 約45〜60分
モジュール
Assistants Reference Manual — ツール全体で推論、取得、および動作を行うアーキテクトアシスタント。
Tools Reference Manual — 内部または外部システムを呼び出す管理対象アクションをデザインします。
Create a Tool in Gen AI Builder —エージェントワークフローのための堅牢で再利用可能なツール統合を実装します。
Structures Reference Manual — マルチステップのパイプラインとエージェントの動作を構築します。
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2.モデル提供の拡張#
目標
特殊なモデルのカスタム ServingRuntime 定義を作成する
Transformers および Explainers をモデル提供パイプラインに追加します
KServeベースのサービスの高度な展開パターンを理解する
推定時間 約45〜60分
モジュール
How-To Configure a ClusterServingRuntime — 特殊なモデルと設定のカスタムランタイムを作成します。
How-To Deploy AI Models from Model Library (プレースホルダー — カスタムのTransformers/Explainersパターンで展開します)
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3.大規模な可観測性とガバナンス#
目標
AIパイプラインとモデルサービスのためのエンタープライズグレードの 可観測性 を実装する
ツールの使用状況 とパイプラインパフォーマンスをモニタする
ハイブリッドAIワークロードのカスタムダッシュボードを構築する
推定時間 〜30〜45分
モジュール
Observability for Model Serving — サービス提供とパイプラインのメトリック、ログ、およびトレース。
How-To Monitor deployed models with KServe — サービス提供エンドポイントの状態とパフォーマンス。
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4.自動化とAPI統合#
目標
ハイブリッドマネージャーとAIファクトリーAPI を使用してワークフローを自動化する
AI FactoryパイプラインをCI / CDおよびAIシステムに統合する
API駆動制御を介して大規模なAIファクトリー展開を管理
推定時間 約20〜30分
モジュール
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次のステップ#
この301パスを完了した後
エンタープライズ規模で ソブリンAIアプリケーション を設計する能力が備わります。
AI Factory、Hybrid Manager、および既存のAIパイプラインとの高度な統合パターンを理解します。
高度なワークフローと再利用可能なコンポーネントツール、構造、トランスフォーマーをAI Factoryエコシステムに貢献する準備が整います。
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関連する学習リソース#
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この301パスをマスターすることにより、 EDB PG AI と Hybrid Manager を使用して、完全に制御の下で、組織全体で 高度なAIイノベーション を推進する準備が整います。
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