In this course, you will explore two techniques to improve the performance of a foundation model (FM): Retrieval Augmented Generation (RAG) and fine-tuning. You will learn about Amazon Web Services (AWS) services that help store embeddings with vector databases, the role of agents in multi-step tasks, define methods for fine-tuning an FM, how to prepare data for fine-tuning, and more.
Optimizing Foundation Models
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niveau Débutant
Aucune connaissance prérequise
1 heure à compléter
Planning flexible
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Ce que vous apprendrez
Identify AWS services that help store embeddings with vector databases.
Understand the role of agents in multi-step tasks.
Understand approaches to evaluate FM performance and determine whether an FM effectively meets business objectives.
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Amazon Web Services
- Catégorie : Data Cleansing
- Catégorie : Agentic systems
- Catégorie : Prompt Engineering
- Catégorie : Feature Engineering
- Catégorie : Generative AI
- Catégorie : Performance Tuning
- Catégorie : Large Language Modeling
- Catégorie : Data Wrangling
- Catégorie : LLM Application
Détails à connaître
Récemment mis à jour !
octobre 2025
Évaluations
1 devoir
Enseigné en Anglais
Découvrez comment les employés des entreprises prestigieuses maîtrisent des compétences recherchées
Il y a un module dans ce cours
In this course, you will explore two techniques to improve the performance of a foundation model (FM): Retrieval Augmented Generation (RAG) and fine-tuning. You will learn about Amazon Web Services (AWS) services that help store embeddings with vector databases, the role of agents in multi-step tasks, define methods for fine-tuning an FM, how to prepare data for fine-tuning, and more.
Inclus
1 lecture1 devoir
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Statut : Essai gratuit
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