Duke University

Spezialisierung „Operationen für große Sprachmodelle (LLMOps)“

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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

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Was Sie lernen werden

Kompetenzen, die Sie erwerben

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

Werkzeuge, die Sie lernen werden

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

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Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.

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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: Generative KI
Kategorie: Abruf-erweiterte Erzeugung
Kategorie: Schnelles Engineering
Kategorie: Modellierung großer Sprachen
Kategorie: OpenAI-API
Kategorie: Feinabstimmung
Kategorie: Prompt-Muster
Kategorie: GitHub Kopilot
Kategorie: Verantwortungsvolle AI
Kategorie: OpenAI
Kategorie: Gesicht umarmen
Kategorie: Generative Modellarchitekturen
Kategorie: Maschinelles Lernen
Kategorie: Python-Programmierung
Kategorie: KI-Kenntnisse
Kategorie: ChatGPT
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: Modellierung großer Sprachen
Kategorie: LLM-Bewerbung
Kategorie: OpenAI-API
Kategorie: Prompt-Muster
Kategorie: OpenAI
Kategorie: MLOps (Operationen für maschinelles Lernen)
Kategorie: Rahmen für das Risikomanagement
Kategorie: Schnelles Engineering
Kategorie: Cloud-Bereitstellung
Kategorie: Bereitstellung von Anwendungen
Kategorie: Python-Programmierung
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: Daten-Pipelines
Kategorie: Leistungsoptimierung
Kategorie: Datenbank-Management-Systeme
Kategorie: Daten importieren/exportieren
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: Entwicklungsumgebung
Kategorie: Bewertung des Modells
Kategorie: LLM-Bewerbung
Kategorie: AI-Arbeitsabläufe
Kategorie: Generative KI
Kategorie: AI-Sicherheit
Kategorie: Amazon Web Services
Kategorie: Modell-Einsatz
Kategorie: Kontinuierliche Überwachung
Kategorie: Modell Ausbildung
Kategorie: MLOps (Operationen für maschinelles Lernen)
Kategorie: Daten-Ethik
Kategorie: Cloud Computing
Kategorie: Modellierung großer Sprachen
Kategorie: Serverloses Rechnen
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: Modellierung großer Sprachen
Kategorie: Generative KI
Kategorie: Datenumwandlung
Kategorie: Daten-Pipelines
Kategorie: Gesicht umarmen
Kategorie: Verantwortungsvolle AI
Kategorie: MLOps (Operationen für maschinelles Lernen)
Kategorie: Datenanalyse
Kategorie: Maschinelles Lernen
Kategorie: LLM-Bewerbung
Kategorie: Daten-Seen
Kategorie: Analytik
Kategorie: Extrahieren, Transformieren, Laden
Kategorie: Modell-Einsatz
Kategorie: Datenwissenschaft
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: C (Programmiersprache)
Kategorie: Open-Source-Technologie
Kategorie: LLM-Bewerbung
Kategorie: Containerisierung
Kategorie: Feinabstimmung
Kategorie: Verarbeitung natürlicher Sprache
Kategorie: Maschinelles Lernen

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Dozenten

Derek Wales
Duke University
5 Kurse42.527 Lernende
Noah Gift
Duke University
40 Kurse288.219 Lernende
Alfredo Deza
Duke University
29 Kurse192.193 Lernende

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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.“

Häufig gestellte Fragen