Duke University
Spécialisation Opérations de grands modèles de langage (LLMOps)
12 916 inscrit(s)
Duke University

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.

Inclus avec Coursera Plus

Approfondissez votre connaissance d’un sujet

(134 avis)

niveau Débutant

Expérience recommandée

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

Compétences que vous acquerrez

  • Catégorie : Serverless Computing
  • Catégorie : Debugging
  • Catégorie : Exploratory Data Analysis
  • Catégorie : Large Language Modeling
  • Catégorie : Data Transformation
  • Catégorie : Data Pipelines
  • Catégorie : Extract, Transform, Load
  • Catégorie : Scalability
  • Catégorie : Data Ethics

Outils que vous découvrirez

  • Catégorie : PyTorch (Machine Learning Library)
  • Catégorie : OpenAI
  • Catégorie : Data Lakes
  • Catégorie : Apache Spark
  • Catégorie : Databricks
  • Catégorie : Prompt Engineering
  • Catégorie : Microsoft Azure
  • Catégorie : Generative AI
  • Catégorie : Apache Airflow
  • Catégorie : Jupyter
  • Catégorie : MySQL

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 - 6 séries de 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 : Technologie Open source
Catégorie : Apprentissage automatique
Catégorie : Traitement du langage naturel (NLP)
Catégorie : Déploiement des applications
Catégorie : Intelligence artificielle
Catégorie : Intelligence artificielle et apprentissage automatique (IA/ML)
Catégorie : Éthique des données
Catégorie : Programmation en Python

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 : GitHub
Catégorie : Cadre de gestion des risques
Catégorie : Interface de programmation d'application (API)
Catégorie : Web sémantique
Catégorie : MLOps (Apprentissage automatique)
Catégorie : Programmation en Python
Catégorie : IA générative

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 : Pipelines de données
Catégorie : Flask (Framework Web)
Catégorie : Évolutivité
Catégorie : Systèmes de gestion de bases de données
Catégorie : NoSQL
Catégorie : Bases de données
Catégorie : Systèmes de base de données
Catégorie : Entreposage de données
Catégorie : Big Data
Catégorie : Traitement des données
Catégorie : Importation/exportation 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 : Interface de ligne de commande
Catégorie : Grand modèle de langage (LLM)
Catégorie : Amazon Web Services
Catégorie : Rust (langage de programmation)
Catégorie : Cloud Computing
Catégorie : L'informatique sans serveur
Catégorie : Déploiement des applications
Catégorie : Débogage
Catégorie : IA générative
Catégorie : Tests d'intégration
Catégorie : Environnement de développement

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 : Grand modèle de langage (LLM)
Catégorie : IA générative
Catégorie : Lacs de données
Catégorie : Apache Spark
Catégorie : Analyse exploratoire des données (AED)
Catégorie : Science des données
Catégorie : Extraction, transformation, chargement (ETL)
Catégorie : Jupyter
Catégorie : Prompt engineering
Catégorie : Apprentissage automatique
Catégorie : Bases de données
Catégorie : MLOps (Apprentissage automatique)
Catégorie : Éthique des données
Catégorie : Transformation de données

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 : Développement multiplateforme
Catégorie : Grand modèle de langage (LLM)
Catégorie : PyTorch (Bibliothèque d'Apprentissage automatique)
Catégorie : Réseaux neuronaux artificiels
Catégorie : IA générative
Catégorie : Apprentissage automatique
Catégorie : Déploiement des applications
Catégorie : Tensorflow
Catégorie : Rust (langage de programmation)
Catégorie : Interface de programmation d'application (API)
Catégorie : Compatibilité des navigateurs

Obtenez un certificat professionnel

Ajoutez ce titre à votre profil LinkedIn, à votre curriculum vitae ou à votre CV. Partagez-le sur les médias sociaux et dans votre évaluation des performances.

Instructeurs

Derek Wales
Duke University
5 Cours26 985 apprenants
Noah Gift
Duke University
40 Cours186 104 apprenants
Alfredo Deza
Duke University
29 Cours143 340 apprenants

Offert par

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Felipe M.
Étudiant(e) depuis 2018
’Pouvoir suivre des cours à mon rythme à été une expérience extraordinaire. Je peux apprendre chaque fois que mon emploi du temps me le permet et en fonction de mon humeur.’
Jennifer J.
Étudiant(e) depuis 2020
’J'ai directement appliqué les concepts et les compétences que j'ai appris de mes cours à un nouveau projet passionnant au travail.’
Larry W.
Étudiant(e) depuis 2021
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