Learning Paths#
AI Factory Learning Pathsは、AI Factoryを使用して AI搭載機能 と インテリジェントアプリケーション を完全な制御とガバナンスで構築するのに役立つ構造化されたガイダンスを提供します。
実稼働環境で ソブリンAI ソリューションを始めたばかりか、スケーリングしているかにかかわらず、これらのパスは、主要な概念、ツール、および実際の実装をガイドし、進行に応じてエクスペリエンスを構築します。
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ラーニングパスの使用方法#
各パスは セルフペース でモジュール式です。
次のことができます。
完全なパス シークエンシャル 101 → 201 → 301、または
ロール と プロジェクトのニーズ に基づいてトピックを掘り下げます。
パスごとに
前提条件 を確認して、準備ができていることを確認します。
次の学習フローに従います。
コンセプト→ハウツーガイド→チュートリアル→実践
既存のAI Factory環境またはサンドボックスプロジェクトを使用して、ハンズオンを練習します。
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ラーニングパス#
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Getting Started - AI Factory 101#
対象者 新しいユーザー、開発者、データエンジニア、アーキテクト。 推定時間 1〜2時間。 前提条件 基本的なAI概念とWebアプリケーションの使用に精通していること。
次のことを学びます
AI Factoryのコア概念を理解する
AIファクトリーとハイブリッドマネージャーをナビゲート
最初のAIアシスタントを作成します
ナレッジベースとレトリバーを接続する
インタラクションスレッドの実行とレビュー
AI Factoryの主要な用語を理解する
Getting Started - AI Factory 101
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Building Production-Ready AI Features - AI Factory 201#
対象者 プロダクションAI機能を構築する開発者、データエンジニア、ソリューションアーキテクト。 推定時間 2〜4時間。 前提条件 101パスの完了、Kubernetesの概念の基本的な知識。
次のことを学びます
高度な検索のための ハイブリッドナレッジベース をアーキテクト
ルールセット とガバナンスパターンを使用および管理する
高度なアシスタント とマルチソースレトリバーを構築する
KServeを使用して GPU搭載モデルサービング を実装する
モニタリングと 可観測性のベストプラクティス を適用する
実稼働の準備状況とスケーリング戦略の実装
Building Production-Ready AI Features - AI Factory 201
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Advanced AI Factory Usage and Extensibility - AI Factory 301#
対象者 AIプラットフォームの所有者、高度な開発者、AIエンジニア、アーキテクト。 推定時間 4〜6時間マイペースで高度なトピック。 前提条件 201パスの完了、KubernetesおよびコンテナベースのAIワークロードの経験。
次のことを学びます
デザイン エージェントアシスタント と高度な構造
カスタムツール の開発と展開
カスタムサービングランタイム を使用してモデルサービスを拡張する
モデルの説明可能性 と責任あるAIパターンを実装する
API駆動のワークフロー を介してAI Factoryパイプラインを自動化する
高度な可観測性 とパフォーマンスチューニングを適用する
Advanced AI Factory Usage and Extensibility - AI Factory 301
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おすすめトレーニングコース#
これらの自分のペースでの学習パスを補完するために、以下も提供しています。
インストラクター主導のトレーニング#
高度なAIファクトリーアーキテクチャ
AIファクトリーの管理とオペレーション
AI Factoryを使用したカスタムモデルの開発と展開
自分のペースで行うトレーニング#
AIファクトリーの紹介
AI Factoryを使用してAIアシスタントを構築する
AIモデルとハイブリッドナレッジベースの管理
AI Factoryを使用したAIワークロードのスケーリング
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次はどこに行きますか？#
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