AI501

GenAIOps Enablement with Red Hat AI Enterprise

Visão geral

Descrição do curso

Experimente as práticas, a cultura e as ferramentas que permitem às equipes desenvolver, implantar e manter aplicações de gen IA em produção com confiança e eficiência.

O GenAIOps Enablement with Red Hat AI Enterprise (AI501) é uma capacitação imersiva de cinco dias, oferecida do jeito Red Hat, para as equipes desenvolverem as habilidades necessárias a fim de definir e entregar sua visão de IA. Muitos programas de treinamento em IA focam em um determinado framework ou tecnologia, mas este curso aborda como as ferramentas se encaixam em um fluxo de trabalho completo de operações de IA generativa, considerando a aplicação com IA como a unidade de entrega, não apenas o modelo.

Para atingir os objetivos de aprendizagem, é recomendável incluir participantes de diferentes funções da organização. Engenheiros de IA, desenvolvedores de aplicações, engenheiros de plataforma, arquitetos e gerentes de TI ganharão experiência trabalhando além dos silos tradicionais. A rotina diária simula o trabalho de uma equipe de entrega real desenvolvendo uma aplicação com IA, na qual equipes multifuncionais aprendem como a colaboração gera inovação. Com as experiências compartilhadas e as práticas recomendadas, a equipe pode aplicar o que aprendeu para a cultura e a missão da empresa darem certo, com o objetivo de buscar iniciativas de IA generativa.

Este curso é baseado no Red Hat AI Enterprise, incluindo o Red Hat OpenShift AI, o Red Hat OpenShift GitOps, o Red Hat OpenShift Pipelines, modelos de IA generativa e bibliotecas open source.

Resumo do conteúdo

Este curso abrange a jornada completa de uma aplicação com IA, da experimentação com prompts à implantação em produção, enquanto reúne diferentes personas para colaborar em uma única plataforma em harmonia.

  • Compreensão dos fundamentos da gen IA, incluindo tokens, janelas de contexto e comportamento do modelo
  • Experimentação com prompts e avaliação da sua primeira aplicação com IA
  • Introdução de uma camada de orquestração para o desenvolvimento padronizado de gen IA
  • Implementação da Geração Aumentada de Recuperação (RAG) para aplicações aprimoradas por conhecimento
  • Desenvolvimento de agentes de IA autônomos com recursos de chamada de ferramentas
  • Implantação de medidas de segurança de IA e implementação de práticas de segurança de gen IA
  • Observabilidade viabilizada por métricas, geração de logs e rastreamento distribuído para sistemas de gen IA
  • Exploração de Small Language Models e recursos multimodais
  • Otimização de modelos usando técnicas de quantização e compactação
  • Implementação de Modelos como serviço (MaaS) para uma infraestrutura de IA escalável

Público-alvo do curso

Essa experiência demonstra como indivíduos em diferentes funções devem aprender a compartilhar, colaborar e trabalhar em prol de um objetivo comum para alcançar resultados positivos e impulsionar a inovação de IA generativa.

Ela é importante principalmente para:

  • Usuários de plataforma de IA: engenheiros de IA, desenvolvedores de aplicações, cientistas de dados e engenheiros de dados que desenvolvem aplicações de IA generativa
  • Provedores de plataforma de IA: engenheiros de plataforma e engenheiros de ML/GenAIOps que implantam e gerenciam a infraestrutura de IA
  • Stakeholders de plataforma de IA: arquitetos e gerentes de TI que avaliam e supervisionam estratégias de adoção de IA generativa

O cenário incorpora aspectos técnicos do trabalho com sistemas de IA generativa e Large Language Models, oferecendo insights práticos sobre como essas pessoas podem alinhar seus esforços.

Pré-requisitos do curso

 Resumo do curso

Tópicos do curso

Fundamentos básicos

  • Fundamentos da gen IA

    Descubra o que é GenAIOps e como funcionam os Large Language Models, incluindo tokenização, janelas de contexto e os fatores que afetam o comportamento e o desempenho do modelo.

  • Experimentação com prompts

    Aprenda a criar prompts eficazes usando prompts do sistema e do usuário, configure os parâmetros de temperatura e saída e otimize os prompts para casos de uso específicos.

  • Avaliação da sua primeira aplicação com IA

    Implemente o controle de versão de prompt, desenvolva pipelines de avaliação, automatize testes e avalie a qualidade das aplicações sistematicamente.

  • Introdução à camada de orquestração

    Introduza uma camada de orquestração para desenvolver aplicações de gen IA, implantar serviços de backend e implementar práticas de GitOps para implantação contínua.

Tópicos avançados

  • Integração e orquestração

    Implante bancos de dados vetoriais, desenvolva pipelines de RAG para aplicações aprimoradas por conhecimento, implemente chamadas de ferramentas e crie agentes de IA autônomos.

  • Segurança e observabilidade

    Implante medidas de segurança de IA, implemente práticas de segurança de Gen IA e viabilize os três pilares de observabilidade, métricas, logs e traces.

  • Técnicas de modelagem

    Explore Small Language Models para implantações eficientes e recursos de modelo multimodal para lidar com diversos tipos de entrada.

  • Otimização e implantação

    Aplique técnicas de quantização e compactação para melhorar o desempenho, explore abordagens de ajuste fino, implemente Modelos como Serviço (MaaS) e reúna tudo em uma implantação de produção.

 Resultados

Impacto para a organização

  • Muitas organizações enfrentam complexidade operacional e dispersão de ferramentas entre equipes, desvios de prompt e configuração levando a resultados inconsistentes, quedas de qualidade que acabam surgindo com as mudanças, grounding não gerenciado causando alucinações, riscos de segurança da injeção imediata e conteúdo nocivo, além de latência e custos imprevisíveis que dificultam a escalabilidade. O GenAIOps resolve esses desafios por meio de padronização, tratando prompts e configurações como código, com avaliações automatizadas contínuas, RAG com governança, proteções aplicadas pela plataforma e observabilidade de ponta a ponta.
  • Este curso apresenta os princípios da cultura GenAIOps do mundo real e as práticas modernas. Você descobrirá um ciclo de vida de aplicação com IA de ponta a ponta, do controle de versão de configuração e prompts a implantação, avaliação contínua e operações do dia dois. Ao final do curso, você será capaz de aplicar os princípios de GenAIOps e aproveitar o Red Hat AI Enterprise para impulsionar e liderar iniciativas de transformação de IA generativa na sua organização.

Impacto para profissionais

  • Ao concluir este curso, você se familiarizará com a plataforma de gen IA, entenderá onde o Red Hat AI Enterprise se encaixa no ecossistema de GenAIOps e aproveitará um ciclo de vida da aplicação com IA completo. Você aprenderá padrões práticos para desenvolver, lançar e executar aplicações com IA em grande escala, aprendendo como levá-las do protótipo à produção e mantê-las confiáveis.

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