Tutoriais de IA e machine learning

Experimente um destes tutoriais para começar. Você pode importar esses blocos de anotações para seu espaço de trabalho Databricks.

Guia de Aprendizagem	Descrição
ML clássico	Exemplo completo de treinamento de um modelo clássico de ML no Databricks.
scikit-learn	Use uma das bibliotecas Python mais populares para aprendizado de máquina para treinar modelos de aprendizado de máquina.
MLlib	Exemplos de como usar a biblioteca de aprendizado de máquina Apache Spark.
Aprendizagem profunda usando o PyTorch	Exemplo completo de treinamento de um modelo de aprendizagem profunda em Databricks usando PyTorch.
TensorFlow	O TensorFlow é uma estrutura de código aberto que suporta aprendizagem profunda e cálculos numéricos em CPUs, GPUs e clusters de GPUs.
Implementação do modelo de IA Mosaic	Implante e consulte um modelo clássico de ML usando o Mosaic AI Model Serving.
APIs de modelo de base	As APIs de modelo base fornecem acesso a modelos base populares a partir de endpoints disponíveis diretamente no espaço de trabalho Databricks.
Início Rápido do Framework de Agente	Use o Mosaic AI Agent Framework para criar um agente, adicionar uma ferramenta ao agente e implantar o agente num endpoint de serviço de modelo Databricks.
Rastrear uma aplicação GenAI	Rastreie o fluxo de execução de um aplicativo com visibilidade em cada etapa.
Avaliar uma aplicação GenAI	Use o MLflow 3 para criar, rastrear e avaliar um aplicativo GenAI.
Guia de início rápido de feedback humano	Colete feedback do usuário final e use esse feedback para avaliar a qualidade do seu aplicativo GenAI.
Crie, avalie e implante um agente de recuperação	Crie um agente de IA que combine recuperação com ferramentas.
Consultar modelos OpenAI	Crie um ponto de extremidade de modelo externo para consultar modelos OpenAI.