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

Inclus avec Coursera Plus

Approfondissez votre connaissance d’un sujet
4.4

(155 avis)

niveau Débutant

Expérience recommandée

5 mois à compléter
à 10 heures par semaine
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme
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Ce que vous apprendrez

Détails à connaître

Certificat partageable

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Enseigné en Anglais
69 exercices pratiques

Découvrez comment les employés des entreprises prestigieuses maîtrisent des compétences recherchées

 logos de Petrobras, TATA, Danone, Capgemini, P&G et L'Oreal

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

IA générative, Prompt engineering, OpenAI, Grand modèle de langage (LLM), Interface de programmation d'application (API), GitHub, Traitement du langage naturel (NLP), Programmation en Python, Candidature au LLM, IA responsable, Invitations multimodales, Apprentissage automatique et ChatGPT

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

Microsoft Azure, Grand modèle de langage (LLM), Candidature au LLM, OpenAI, Prompt engineering, Déploiement des applications, Cloud Computing, IA responsable, Évolutivité, Programmation en Python, Interface de programmation d'application (API) et MLOps (Apprentissage automatique)

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

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

GenAI et LLM sur AWS

COURS 446 heures

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

Amazon Bedrock, AWS SageMaker, Cloud Computing, L'informatique sans serveur, MLOps (Apprentissage automatique), Codage sécurisé, IA générative, Déploiement des applications, Grand modèle de langage (LLM), Éthique des données, Amazon Web Services, Contrôle continu et IA responsable

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

Pipelines de données, Bases de données, Grand modèle de langage (LLM), Lacs de données, IA générative, IA responsable, Transformation de données, Analyse des Données, CI/CD, Science des données, Apprentissage automatique, Extraction, transformation, chargement (ETL), Apache Spark, Candidature au LLM et MLOps (Apprentissage automatique)
Solutions Open source LLMOps

Solutions Open source LLMOps

COURS 636 heures

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

Technologie Open source, Traitement du langage naturel (NLP), Grand modèle de langage (LLM), Conteneurisation, Architectures de modèles génératifs, Candidature au LLM, Interface de programmation d'application (API), Prompt engineering, Apprentissage automatique et Déploiement des applications

Obtenez un certificat professionnel

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Instructeurs

Derek Wales
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5 Cours30 590 apprenants
Noah Gift
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40 Cours197 967 apprenants
Alfredo Deza
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29 Cours154 557 apprenants

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