When will I have access to the lectures and assignments?

To access the course materials, assignments and to earn a Certificate, you will need to purchase the Certificate experience when you enroll in a course. You can try a Free Trial instead, or apply for Financial Aid. The course may offer 'Full Course, No Certificate' instead. This option lets you see all course materials, submit required assessments, and get a final grade. This also means that you will not be able to purchase a Certificate experience.

What will I get if I subscribe to this Specialization?

When you enroll in the course, you get access to all of the courses in the Specialization, and you earn a certificate when you complete the work. Your electronic Certificate will be added to your Accomplishments page - from there, you can print your Certificate or add it to your LinkedIn profile.

Is financial aid available?

Yes. In select learning programs, you can apply for financial aid or a scholarship if you can’t afford the enrollment fee. If fin aid or scholarship is available for your learning program selection, you’ll find a link to apply on the description page.

Analyze & Deploy Scalable LLM Architectures

Ce cours n'est pas disponible en Français (France)

Nous sommes actuellement en train de le traduire dans plus de langues.

Analyze & Deploy Scalable LLM Architectures

Ce cours fait partie de Spécialisation "Microservices Architecture for AI Systems"

Instructeur : LearningMate

Inclus avec

3 modules

Obtenez un aperçu d'un sujet et apprenez les principes fondamentaux.

niveau Intermédiaire

Expérience recommandée

2 heures à compléter

Planning flexible

Apprenez à votre propre rythme

3 modules

Obtenez un aperçu d'un sujet et apprenez les principes fondamentaux.

niveau Intermédiaire

Expérience recommandée

2 heures à compléter

Planning flexible

Apprenez à votre propre rythme

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Performance Analysis
Catégorie : Large Language Modeling
Catégorie : Application Deployment
Catégorie : LLM Application
Catégorie : Configuration Management
Catégorie : Cloud-Native Computing
Catégorie : Release Management
Catégorie : Performance Tuning
Catégorie : Containerization
Catégorie : Application Performance Management
Catégorie : Scalability
Catégorie : MLOps (Machine Learning Operations)
Catégorie : Data-Driven Decision-Making
Catégorie : Systems Analysis
Catégorie : Analysis
Catégorie : Continuous Delivery
Catégorie : Retrieval-Augmented Generation

Outils que vous découvrirez

Catégorie : Model Deployment
Catégorie : Kubernetes

Détails à connaître

Certificat partageable

Ajouter à votre profil LinkedIn

Récemment mis à jour !

janvier 2026

Évaluations

6 affectations¹

Noté par l'IA voir l'avis de non-responsabilité

Enseigné en Anglais

91% of learners achieved a positive career outcome

Découvrez comment les employés des entreprises prestigieuses maîtrisent des compétences recherchées

En savoir plus sur Coursera pour les affaires

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

Élaborez votre expertise du sujet

Ce cours fait partie de la Spécialisation "Microservices Architecture for AI Systems"

Lorsque vous vous inscrivez à ce cours, vous êtes également inscrit(e) à cette Spécialisation.

Apprenez de nouveaux concepts auprès d'experts du secteur
Acquérez une compréhension de base d'un sujet ou d'un outil
Développez des compétences professionnelles avec des projets pratiques
Obtenez un certificat professionnel partageable

Il y a 3 modules dans ce cours

Analyze & Deploy Scalable LLM Architectures is an intermediate course for ML engineers and AI practitioners tasked with moving large language model (LLM) prototypes into production. Many powerful models fail under real-world load due to architectural flaws. This course teaches you to prevent that.

You will learn to analyze multi-stage architectures such as RAG to diagnose and quantify performance bottlenecks with evidence, not assumptions. You will then master the tools of production-grade operations, designing and writing declarative Helm charts to deploy containerized LLM applications on Kubernetes. The curriculum focuses on building resilient, scalable systems by implementing Horizontal Pod Autoscaling (HPA) to handle unpredictable traffic and managing the full deployment lifecycle with controlled rollouts and rapid rollbacks. By the end of this course, you will be able to transform fragile prototypes into robust, reliable, and scalable production services.

Détails du module

This module establishes the foundational mindset that "performance lives in the pipeline." Learners will discover that a large language model (LLM) application is a multi-stage system where overall speed is dictated by the slowest component. They will learn to deconstruct a complex Retrieval-Augmented Generation (RAG) architecture, trace a user request through it, and use system diagrams to form an evidence-based hypothesis about the primary performance bottleneck.

Inclus

2 vidéos1 lecture2 devoirs

In this module, learners move from hypothesis to evidence. They will learn to use system logging and profiling data to quantify the precise latency contribution of each stage in an LLM pipeline. The focus is on designing small, reversible, and hypothesis-driven experiments to prove or disprove their initial findings and distinguish a performance bottleneck's root cause from its symptoms.

Inclus

1 vidéo2 lectures2 devoirs

This module bridges the gap between a working prototype and a resilient, production-ready service. Learners will design and manage declarative deployments using Helm and Kubernetes, package a multi-component RAG stack, and implement Horizontal Pod Autoscaling (HPA) for dynamic, cost-efficient scaling. They will also master the critical operational skills of performing controlled, zero-downtime rollouts and rapid rollbacks.

Inclus

2 vidéos2 lectures2 devoirs

2 vidéosTotal 10 minutes

Why Prototypes Fail in Production4 minutes
How to Write a Helm Chart with Autoscaling6 minutes

2 lecturesTotal 10 minutes

Declarative Deployments with Helm and Kubernetes4 minutes
Anatomy of a Production Helm Chart6 minutes

2 devoirsTotal 27 minutes

Final Project: Scalable LLM Deployment Portfolio20 minutes
Hands-On Learning (HOL): Review and Correct the Helm Manifest7 minutes

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.