Duke University

Spezialisierung „Operationen für große Sprachmodelle (LLMOps)“

Zum Labor Day gibt es bei Coursera Plus Rabatte von über 70 $. Sparen Sie 3 Monate lang 40 %.

Duke University

Spezialisierung „Operationen für große Sprachmodelle (LLMOps)“

Master Großes Sprachmodell Operationen.

Entwickeln Sie durch praktische Projekte Fachkenntnisse in der Bereitstellung, Verwaltung und Optimierung großer Sprachmodelle auf verschiedenen Plattformen wie Azure, AWS, Databricks, lokaler Infrastruktur und Open Source-Lösungen.

Derek Wales
Noah Gift
Alfredo Deza

Dozenten: Derek Wales

19.244 bereits angemeldet

Bei Coursera PlusMehr erfahren enthalten

Befassen Sie sich eingehend mit einem Thema

aus 356 Bewertungen von Kursen in diesem Programm

Stufe Anfänger

Empfohlene Erfahrung

5 months to complete
unter 10 Stunden pro Woche
Befassen Sie sich eingehend mit einem Thema

aus 356 Bewertungen von Kursen in diesem Programm

Stufe Anfänger

Empfohlene Erfahrung

5 months to complete
unter 10 Stunden pro Woche

Was Sie lernen werden

Kompetenzen, die Sie erwerben

  • Kategorie: MLOps (Operationen für maschinelles Lernen)
  • Kategorie: Prompt-Muster
  • Kategorie: Generative Modellarchitekturen
  • Kategorie: Leistungsoptimierung
  • Kategorie: Extrahieren, Transformieren, Laden
  • Kategorie: LLM-Bewerbung
  • Kategorie: Modellierung großer Sprachen
  • Kategorie: Abruf-erweiterte Erzeugung

Werkzeuge, die Sie lernen werden

  • Kategorie: OpenAI
  • Kategorie: ChatGPT
  • Kategorie: Schnelles Engineering
  • Kategorie: Vektordatenbanken
  • Kategorie: Daten-Seen
  • Kategorie: OpenAI-API
  • Kategorie: Gesicht umarmen
  • Kategorie: Apache Airflow
  • Kategorie: Generative KI
  • Kategorie: Modell-Einsatz
  • Kategorie: Amazonas-Felsen
  • Kategorie: Databricks

Wichtige Details

Zertifikat zur Vorlage

Zu Ihrem LinkedIn-Profil hinzufügen

Unterrichtet in Englisch
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen

Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.

 Logos von Petrobras, TATA, Danone, Capgemini, P&G und L'Oreal

Erweitern Sie Ihre Fachkenntnisse.

  • Erlernen Sie gefragte Kompetenzen von Universitäten und Branchenexperten.
  • Erlernen Sie ein Thema oder ein Tool mit echten Projekten.
  • Entwickeln Sie ein fundiertes Verständnisse der Kernkonzepte.
  • Erwerben Sie ein Karrierezertifikat von Duke University.

Spezialisierung - 6 Kursreihen

Einführung in die generative KI

Einführung in die generative KI

KURS 1, 38 Stunden

Was Sie lernen werden

  • Lernen Sie, generative KI für die Automatisierung zu nutzen.

  • Entwickeln Sie generative KI-Softwarelösungen.

  • Erstellen Sie Lösungen mit Prompt Engineering, um die Leistung der Generativen KI zu verbessern.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Abruf-erweiterte Erzeugung
Kategorie: Schnelles Engineering
Kategorie: Generative KI
Kategorie: Feinabstimmung
Kategorie: OpenAI-API
Kategorie: Modellierung großer Sprachen
Kategorie: ChatGPT
Kategorie: GitHub Kopilot
Kategorie: Verantwortungsvolle AI
Kategorie: OpenAI
Kategorie: KI-Kenntnisse
Kategorie: Gesicht umarmen
Kategorie: Generative Modellarchitekturen
Kategorie: Prompt-Muster
Kategorie: Maschinelles Lernen
Kategorie: Python-Programmierung
Operationalisierung von LLMs auf Azure

Operationalisierung von LLMs auf Azure

KURS 2, 11 Stunden

Was Sie lernen werden

  • Erwerben Sie Kenntnisse in der Nutzung von Azure für die Bereitstellung und Verwaltung von Großen Sprachmodellen (LLMs).

  • Entwickeln Sie fortgeschrittene Fähigkeiten zur Erstellung von Abfragen mit Semantic Kernel, um die Interaktion mit LLMs in der Azure-Umgebung zu optimieren.

  • Erwerben Sie praktische Erfahrung in der Implementierung von Mustern und der Bereitstellung von Anwendungen mit Retrieval Augments Generation (RAG)

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Microsoft Azure
Kategorie: Modell-Einsatz
Kategorie: Abruf-erweiterte Erzeugung
Kategorie: LLM-Bewerbung
Kategorie: OpenAI-API
Kategorie: Modellierung großer Sprachen
Kategorie: Prompt-Muster
Kategorie: Python-Programmierung
Kategorie: OpenAI
Kategorie: Rahmen für das Risikomanagement
Kategorie: Schnelles Engineering
Kategorie: Cloud-Bereitstellung
Kategorie: Bereitstellung von Anwendungen
Kategorie: MLOps (Operationen für maschinelles Lernen)
Kategorie: Einbettungen
Erweiterte Datentechnik

Erweiterte Datentechnik

KURS 3, 23 Stunden

Was Sie lernen werden

  • Erstellen und verwalten Sie Datenpipelines und deren Lebenszyklus

  • Verbinden und arbeiten Sie mit Nachrichtenwarteschlangen, um die Datenverarbeitung zu verwalten

  • Verwenden Sie Vektor-, Graph- und Key/Value-Datenbanken für die Datenspeicherung auf Skala

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Apache Airflow
Kategorie: MySQL
Kategorie: Vektordatenbanken
Kategorie: Skalierbarkeit
Kategorie: Datenbank-Management
Kategorie: Leistungsoptimierung
Kategorie: Daten importieren/exportieren
Kategorie: Datenbank-Management-Systeme
Kategorie: Daten-Pipelines
GenAI und LLMs auf AWS

GenAI und LLMs auf AWS

KURS 4, 46 Stunden

Was Sie lernen werden

  • Lernen Sie, AWS zu nutzen, um Lösungen mit Generative KI zu erstellen.

  • Lernen Sie die Grundlagen des AWS Cloud-Computing, damit Sie das maschinelle Lernen auf AWS beherrschen.

  • Entwickeln Sie Lösungen für maschinelles Lernen mit AWS-Diensten wie Amazon Bedrock.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Amazonas-Felsen
Kategorie: Rust (Programmiersprache)
Kategorie: MLOps (Operationen für maschinelles Lernen)
Kategorie: LLM-Bewerbung
Kategorie: Modellierung großer Sprachen
Kategorie: Daten-Ethik
Kategorie: Bewertung des Modells
Kategorie: Entwicklungsumgebung
Kategorie: AI-Arbeitsabläufe
Kategorie: Serverloses Rechnen
Kategorie: Modell Ausbildung
Kategorie: Kontinuierliche Überwachung
Kategorie: Cloud Computing
Kategorie: AI-Sicherheit
Kategorie: Generative KI
Kategorie: Amazon Web Services
Kategorie: Modell-Einsatz
Datenbausteine zu lokalen LLMs

Datenbausteine zu lokalen LLMs

KURS 5, 27 Stunden

Was Sie lernen werden

  • Verwenden Sie Databricks für Data Engineering und ML-Workloads

  • ML-Pipelines erstellen und entwerfen

  • Verwenden Sie Llamafile und andere lokale LLMs wie Mixtral

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Databricks
Kategorie: Daten-Pipelines
Kategorie: Verantwortungsvolle AI
Kategorie: Gesicht umarmen
Kategorie: Generative KI
Kategorie: Modellierung großer Sprachen
Kategorie: Datenumwandlung
Kategorie: Datenanalyse
Kategorie: Extrahieren, Transformieren, Laden
Kategorie: Maschinelles Lernen
Kategorie: MLOps (Operationen für maschinelles Lernen)
Kategorie: Daten-Seen
Kategorie: LLM-Bewerbung
Kategorie: Analytik
Kategorie: Datenwissenschaft
Kategorie: Modell-Einsatz
Open Source LLMOps-Lösungen

Open Source LLMOps-Lösungen

KURS 6, 36 Stunden

Was Sie lernen werden

  • Lokale große Sprachmodelle ausführen

  • Fine-Tuning der LLMs

  • Verwenden Sie generative KI mit Open Source

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Plattformübergreifende Entwicklung
Kategorie: Modell-Einsatz
Kategorie: Gesicht umarmen
Kategorie: Modellierung großer Sprachen
Kategorie: Verarbeitung natürlicher Sprache
Kategorie: Maschinelles Lernen
Kategorie: C (Programmiersprache)
Kategorie: LLM-Bewerbung
Kategorie: Open-Source-Technologie
Kategorie: Feinabstimmung
Kategorie: Containerisierung

Erwerben Sie ein Karrierezertifikat.

Fügen Sie dieses Zeugnis Ihrem LinkedIn-Profil, Lebenslauf oder CV hinzu. Teilen Sie sie in Social Media und in Ihrer Leistungsbeurteilung.

Dozenten

Derek Wales
Duke University
5 Kurse43.651 Lernende
Noah Gift
Duke University
40 Kurse291.947 Lernende
Alfredo Deza
Duke University
29 Kurse195.540 Lernende

von

Duke University

Warum entscheiden sich Menschen für Coursera für ihre Karriere?

Felipe M.

Lernender seit 2018
„Es ist eine großartige Erfahrung, in meinem eigenen Tempo zu lernen. Ich kann lernen, wenn ich Zeit und Nerven dazu habe.“

Jennifer J.

Lernender seit 2020
„Bei einem spannenden neuen Projekt konnte ich die neuen Kenntnisse und Kompetenzen aus den Kursen direkt bei der Arbeit anwenden.“

Larry W.

Lernender seit 2021
„Wenn mir Kurse zu Themen fehlen, die meine Universität nicht anbietet, ist Coursera mit die beste Alternative.“

Chaitanya A.

„Man lernt nicht nur, um bei der Arbeit besser zu werden. Es geht noch um viel mehr. Bei Coursera kann ich ohne Grenzen lernen.“

Bewertungen von Lernenden aus Operationen für große Sprachmodelle (LLMOps)

Durchschnitt über alle 6 Kurse

  • 5 Sterne

    67,63 %

  • 4 Sterne

    18,35 %

  • 3 Sterne

    5,55 %

  • 2 Sterne

    3,86 %

  • 1 Stern

    4,58 %

VK
Kurs: Einführung in die generative KI

Geprüft am 22. Aug. 2026

ND
Kurs: Operationalisierung von LLMs auf Azure

Geprüft am 21. Aug. 2024

ND
Kurs: Erweiterte Datentechnik

Geprüft am 21. Aug. 2024

Häufig gestellte Fragen