在这一天中，您会对Amazon SageMaker机器学习平台上如何做完整的AI相关的任务有一个详细的了解。
具体来说，我们会分为3个部份的实验。
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Lab1（～1h）: 首先我们希望大家在听完对Amazon SageMaker机器学习平台详细介绍后，使用Hugging Faces的深度模型，尝试一个简单的分类任务。注意，模型训练一般需要比较长的时间，可以在等待的过程中查看一下Amazon SageMaker页面中发生了什么改变，更加了解我们的平台。
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Lab2（～2h）: 接下来，因为大语言模型的发展和进步，在听完LLM大语言模型和生成式AI大模型在Amazon SageMaker上的训练调优和部署的介绍后，我们大家可以尝试自己分布式训练模型，这边给大家展示了数据并行、模型并行、大模型部署三个子模块，大家可以感受一下模型训练的魅力。注意，模型训练一般需要比较长的时间，可以在等待的过程中查看附录的文档和代码细节。大模型部署在这次immersion day无需完成，大家只需阅读了解即可。当然，如果模型训练代码对你来说太枯燥复杂了，也没关系，我们也给大家准备了一个基于ChatGLM的游乐场，你可以自己部署模型，并且尝试和它交流，亲自感受大模型的魅力。
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Lab3（～2h）: 最后，模型只有应用上线才能产生他的价值。这边我们使用xgboost来展示一个Amazon SageMaker上完整的模型构建流程，大家可以在运行代码的同时关注一下Studio内的变化，更加真切的感受背后的运行情况。
希望通过这一天的理论和动手的结合，让大家更好的了解Amazon SageMaker机器学习平台，以及提升自己的工作效率。话不多说，开启这份旅程吧！