Duke University
Spécialisation Opérations de grands modèles de langage (LLMOps)

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Spécialisation Opérations de grands modèles de langage (LLMOps)

Grand modèle de langage (LLM) Opérateur. Développez une expertise dans le déploiement, la gestion et l'optimisation de grands modèles de langage sur diverses plateformes, notamment Azure, AWS, Databricks, l'infrastructure locale et les solutions open source, grâce à des projets pratiques.

Derek Wales
Noah Gift
Alfredo Deza

Instructeurs : Derek Wales

13 518 déjà inscrits

Inclus avec Coursera Plus

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4.4

(145 avis)

niveau Débutant

Expérience recommandée

5 mois à raison de 10 heures par semaine
Planning flexible
Obtenir une qualification professionnelle
Partagez votre expertise avec les employeurs
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Ce que vous apprendrez

Ce qui est inclus

Certificat partageable

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Enseigné en Anglais
69 exercices pratiques

Améliorez votre expertise en la matière

  • Acquérez des compétences recherchées auprès d’universités et d’experts du secteur
  • Maîtrisez un sujet ou un outil avec des projets pratiques
  • Développez une compréhension approfondie de concepts clés
  • Obtenez un certificat professionnel auprès de Duke University

Spécialisation - série de 6 cours

Ce que vous apprendrez

  • Apprenez à utiliser l'IA générative pour l'automatisation.

  • Développer des solutions logicielles d'IA générative.

  • Construisez des solutions avec Requête Engineering pour améliorer les résultats de l'IA générative.

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : IA générative
Catégorie : Prompt engineering
Catégorie : Grand modèle de langage (LLM)
Catégorie : OpenAI
Catégorie : Interface de programmation d'application (API)
Catégorie : Intelligence artificielle
Catégorie : Programmation en Python
Catégorie : GitHub
Catégorie : ChatGPT
Catégorie : Traitement du langage naturel (NLP)
Catégorie : Éthique des données
Catégorie : Apprentissage automatique

Ce que vous apprendrez

  • Acquérir des compétences dans l'exploitation d'Azure pour le déploiement et la gestion de grands modèles de langage (LLM).

  • Développez des compétences avancées en matière d'élaboration de requêtes en utilisant le Noyau sémantique pour optimiser les interactions avec les LLM dans l'environnement Azure.

  • Acquérir une expérience pratique dans la mise en œuvre de modèles et le déploiement d'applications avec la Génération augmentée de récupération (RAG)

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Microsoft Azure
Catégorie : Grand modèle de langage (LLM)
Catégorie : Déploiement des applications
Catégorie : OpenAI
Catégorie : Prompt engineering
Catégorie : Évolutivité
Catégorie : Cadre de gestion des risques
Catégorie : Intelligence artificielle
Catégorie : IA générative
Catégorie : Programmation en Python
Catégorie : MLOps (Apprentissage automatique)
Catégorie : Architecture logicielle
Catégorie : Interface de programmation d'application (API)
Catégorie : GitHub

Ce que vous apprendrez

  • Créer et gérer des pipelines de données et leur cycle de vie

  • Connecter et travailler avec des files d'attente de messages pour gérer le traitement des données

  • Utilisation de bases de données vectorielles, graphiques et clé/valeur pour le stockage des données à l'échelle

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Flux d'air Apache
Catégorie : MySQL
Catégorie : Gestion des flux de travail
Catégorie : Évolutivité
Catégorie : Pipelines de données
Catégorie : Systèmes de gestion de bases de données
Catégorie : Données en temps réel
Catégorie : Importation/exportation de données
Catégorie : Transformation de données
Catégorie : Gestion des bases de données
Catégorie : Infrastructure de données
Catégorie : Architecture des données
Catégorie : Analyse des performances
Catégorie : Flux de données
Catégorie : Systèmes de base de données
Catégorie : Optimisation des performances
Catégorie : Bases de données opérationnelles
Catégorie : Middleware
Catégorie : Entreposage de données

Ce que vous apprendrez

  • Apprenez à utiliser AWS pour construire des solutions avec l'IA générative.

  • Apprenez les bases du Cloud computing AWS pour vous permettre de maîtriser l'apprentissage automatique sur AWS.

  • Développez des solutions d'apprentissage automatique en utilisant des services AWS comme Amazon Bedrock.

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Prompt engineering
Catégorie : L'informatique sans serveur
Catégorie : AWS SageMaker
Catégorie : Grand modèle de langage (LLM)
Catégorie : Rust (langage de programmation)
Catégorie : Cloud Computing
Catégorie : IA générative
Catégorie : MLOps (Apprentissage automatique)
Catégorie : Règlement général sur la protection des données (RGPD)
Catégorie : Environnement de développement
Catégorie : Éthique des données
Catégorie : Informations d'identification personnelle
Catégorie : Outils de développement de logiciels
Catégorie : Amazon Elastic Compute Cloud (en anglais)
Catégorie : Contrôle continu
Catégorie : Amazon CloudWatch
Catégorie : Amazon Web Services
Catégorie : Codage sécurisé

Ce que vous apprendrez

  • Utilisez Databricks pour les charges de travail d'ingénierie des données et de ML

  • Créer et concevoir des pipelines de ML

  • Utilisez Llamafile et d'autres LLM locaux comme Mixtral

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Pipelines de données
Catégorie : Lacs de données
Catégorie : Transformation de données
Catégorie : Bases de données
Catégorie : IA générative
Catégorie : Grand modèle de langage (LLM)
Catégorie : Technologie Open source
Catégorie : Apache Spark
Catégorie : Extraction, transformation, chargement (ETL)
Catégorie : Éthique des données
Catégorie : Science des données
Catégorie : Traitement des données
Catégorie : MLOps (Apprentissage automatique)
Catégorie : Analyse des Données
Catégorie : CI/CD
Catégorie : Apprentissage automatique

Ce que vous apprendrez

  • Exécuter des grands modèles de langage (LLM) locaux

  • Fine-tuning des LLMs

  • Utiliser l'IA générative en open source

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Technologie Open source
Catégorie : Traitement du langage naturel (NLP)
Catégorie : Grand modèle de langage (LLM)
Catégorie : Interface de programmation d'application (API)
Catégorie : Tensorflow
Catégorie : PyTorch (Bibliothèque d'Apprentissage automatique)
Catégorie : Intelligence artificielle et apprentissage automatique (IA/ML)
Catégorie : IA générative
Catégorie : Conteneurisation
Catégorie : Interface de ligne de commande
Catégorie : Apprentissage automatique
Catégorie : Déploiement des applications

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Instructeurs

Derek Wales
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5 Cours28 416 apprenants
Noah Gift
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40 Cours190 495 apprenants
Alfredo Deza
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