Obtenez un aperçu d'un sujet et apprenez les principes fondamentaux.
4.2
51 avis
niveau Intermédiaire
Expérience recommandée
Expérience recommandée
Niveau intermédiaire
Expérience débutante à intermédiaire de Microsoft Azure ou de plateformes de Cloud computing apparentées, ainsi que de la programmation débutante en Python
Obtenez un aperçu d'un sujet et apprenez les principes fondamentaux.
4.2
51 avis
niveau Intermédiaire
Expérience recommandée
Expérience recommandée
Niveau intermédiaire
Expérience débutante à intermédiaire de Microsoft Azure ou de plateformes de Cloud computing apparentées, ainsi que de la programmation débutante en Python
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 : Cadre de gestion des risques
Cadre de gestion des risques
Catégorie : Motifs de l'invitation
Motifs de l'invitation
Catégorie : Candidature au LLM
Candidature au LLM
Catégorie : Génération assistée par récupération
Génération assistée par récupération
Catégorie : Déploiement des applications
Déploiement des applications
Catégorie : Emboîtements
Emboîtements
Catégorie : Modélisation des grandes langues
Modélisation des grandes langues
Outils que vous découvrirez
Catégorie : Microsoft Azure
Microsoft Azure
Catégorie : API OpenAI
API OpenAI
Catégorie : Ingénierie rapide
Ingénierie rapide
Catégorie : Programmation Python
Programmation Python
Catégorie : Déploiement du modèle
Déploiement du modèle
Catégorie : OpenAI
OpenAI
Détails à connaître
Certificat partageable
Ajouter à votre profil LinkedIn
Évaluations
4 devoirs
Enseigné en Anglais
Découvrez comment les employés des entreprises prestigieuses maîtrisent des compétences recherchées
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 4 modules dans ce cours
Ce cours est conçu pour les personnes de niveau intermédiaire et débutant, y compris les scientifiques de données, les passionnés d'IA et les professionnels qui cherchent à exploiter la puissance d'Azure pour les grands modèles de langage (LLM). Conçu pour ceux qui ont une expérience de la programmation de base et qui connaissent les principes de base d'Azure, ce programme complet vous emmène dans un voyage de quatre semaines. Au cours de la première semaine, vous découvrirez les services d'IA d'Azure et le portail Azure, et vous aurez un aperçu des grands modèles de langage, de leurs fonctionnalités et des stratégies d'atténuation des risques. Les semaines suivantes sont consacrées aux applications pratiques, notamment l'exploitation d'Azure Machine Learning, la gestion des quotas de GPU, le déploiement de modèles et l'utilisation d'Azure OpenAI Service. Au fur et à mesure que vous progressez, le cours explore l'élaboration de requêtes nuancées, la mise en œuvre du Semantic Kernel et les stratégies avancées pour optimiser les interactions avec les LLM dans l'environnement Azure. La dernière semaine se concentre sur les modèles architecturaux, les stratégies de déploiement et la construction d'applications pratiques en utilisant RAG, les services Azure et les flux de travail GitHub Actions. Que vous soyez un professionnel des données ou un passionné d'IA, ce cours vous permet d'acquérir les compétences nécessaires pour déployer, optimiser et construire des applications robustes à grande échelle en utilisant Azure et les grands modèles de langage.
Dans ce module, vous apprendrez à démarrer avec Azure et ses services IA à travers une introduction au portail Azure, et des offres clés comme Azure Apprentissage automatique. Vous acquerrez également une compréhension des grands modèles de langage, y compris leur fonctionnement, leurs avantages et leurs risques, ainsi que des stratégies pour atténuer ces risques. Enfin, vous serez initié aux options permettant de découvrir, d'évaluer et de déployer des LLM pré-entraînés dans Azure, notamment en tirant parti de l'ingénierie de la requête pour un ancrage responsable des données.
Inclus
21 vidéos9 lectures1 devoir1 sujet de discussion
Afficher les informations sur le contenu du module
Qu'est-ce que la sécurité du contenu Azure ?•10 minutes
1 devoir•Total 30 minutes
Introduction aux LLMOps avec Azure•30 minutes
1 sujet de discussion•Total 10 minutes
Rencontre et accueil (facultatif)•10 minutes
LLM avec Azure
Module 2•2 heures à terminer
Détails du module
Dans ce module, vous apprendrez à tirer parti d'Azure pour les grands modèles de langage (LLM) en utilisant Azure Apprentissage automatique à travers ses ressources de calcul et en gérant les quotas de GPU et les déploiements de modèles, ainsi qu'Azure OpenAI Service. Vous appliquerez ces connaissances en déployant un modèle et en utilisant son API d'inférence à l'aide du langage de programmation Python.
Inclus
18 vidéos4 lectures1 devoir
Afficher les informations sur le contenu du module
18 vidéos•Total 55 minutes
Introduction•1 minute
Quotas et disponibilité des GPU•4 minutes
Création d'une ressource de calcul•4 minutes
Déploiement du modèle•3 minutes
Utiliser l'API d'inférence•4 minutes
Résumé•1 minute
Introduction•1 minute
Obtenir l'accès au service Azure OpenAI•4 minutes
Création d'une ressource Azure OpenAI Service•5 minutes
Déploiement d'un modèle OpenAI•5 minutes
Utilisation de l'aire de jeux•5 minutes
Résumé•1 minute
Introduction•1 minute
Utilisation des clés et des points de terminaison•5 minutes
Création d'un exemple simple en Python•5 minutes
Examen de l'utilisation et des quotas•2 minutes
Nettoyage des ressources•4 minutes
Résumé•1 minute
4 lectures•Total 40 minutes
Azure ML : Créer des ressources•10 minutes
Laboratoire externe : Créer une ressource informatique•10 minutes
Laboratoire externe : Utilisez le terrain de jeu du service Azure OpenAI•10 minutes
Laboratoire externe : Utiliser les API Azure OpenAI•10 minutes
1 devoir•Total 30 minutes
LLM avec Azure•30 minutes
Extension avec des fonctions et des plugins
Module 3•2 heures à terminer
Détails du module
Dans ce module, vous découvrirez l'art d'élaborer des requêtes nuancées pour les Grands modèles Langage (LLM) dans Azure à travers la mise en œuvre de Semantic Kernel. Vous apprendrez à affiner les messages-guides, à comprendre la dynamique de l'utilisation des messages-guides du système et à explorer des stratégies avancées pour optimiser votre interaction avec les LLM. Vous appliquerez ces techniques de manière pratique pour améliorer votre compétence à tirer parti de Semantic Kernel dans l'environnement Azure.
Inclus
19 vidéos3 lectures1 devoir
Afficher les informations sur le contenu du module
19 vidéos•Total 61 minutes
Introduction•1 minute
Qu'est-ce que le Noyau sémantique ?•4 minutes
Utilisation du Noyau sémantique avec Azure•6 minutes
Utilisation d'une Requête système•3 minutes
Requêtes avancées du système•3 minutes
Résumé•1 minute
Introduction•1 minute
Aperçu des fonctions•4 minutes
Définition des fonctions•6 minutes
Utilisation de la fonction avec le LLM•4 minutes
Travailler avec des erreurs•4 minutes
Résumé•1 minute
Introduction•1 minute
Création d'une fonction de collage•6 minutes
Consommer les arguments d'une fonction•3 minutes
Utilisation d'une fonction native•4 minutes
Vue d'ensemble d'un microservice pour les fonctions•3 minutes
Utilisation d'une API de microservice externe•4 minutes
Résumé•1 minute
3 lectures•Total 30 minutes
Laboratoire externe : Utilisation de Noyau sémantique avec Azure•10 minutes
Laboratoire externe : Utilisation des fonctions•10 minutes
Laboratoire externe : Utiliser les fonctions natives•10 minutes
1 devoir•Total 30 minutes
Fonctions et plugins•30 minutes
Construire une application LLM de bout en bout dans Azure
Module 4•3 heures à terminer
Détails du module
Dans ce module, vous explorerez les modèles architecturaux et le déploiement de grands modèles de langage (LLM). En étudiant RAG, les services Azure et les Actions GitHub, vous apprendrez à construire des applications robustes. Vous appliquerez votre apprentissage en mettant en œuvre RAG avec Azure search, en créant des flux de travail GitHub Actions et en déployant une application de bout en bout.
Inclus
20 vidéos8 lectures1 devoir
Afficher les informations sur le contenu du module
20 vidéos•Total 72 minutes
Introduction•1 minute
Vue d'ensemble de l'architecture•3 minutes
Qu'est-ce que le RAG ?•4 minutes
Vue d'ensemble d'Azure IA Search•4 minutes
Automatisation et Déploiement avec GitHub•4 minutes
Résumé•1 minute
Introduction•1 minute
Créer les ressources Azure•5 minutes
Créer les intégrations•5 minutes
Créer et télécharger l'index•2 minutes
Vérification des intégrations•3 minutes
Utiliser RAG avec Azure OpenAI•5 minutes
Résumé•1 minute
Introduction•1 minute
Aperçu de l'application•7 minutes
Mise en place des composants Azure•4 minutes
Vue d'ensemble de l'architecture•4 minutes
Utiliser les actions GitHub avec Azure•8 minutes
Vérification et dépannage des déploiements•6 minutes
Résumé•2 minutes
8 lectures•Total 80 minutes
Laboratoire externe : Créez une ressource Azure IA Search•10 minutes
Azure IA Document Intelligence et Azure OpenAI•10 minutes
Introduction au RAG•10 minutes
Laboratoire externe : Créer des intégrations dans un index•10 minutes
Apps de conteneurs Azure•10 minutes
Laboratoire externe : Déploiement d'une application de bout en bout•10 minutes
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
Évaluations de l’enseignant
Évaluations de l’enseignant
Nous avons demandé à tous les étudiants de fournir des commentaires sur nos enseignants au sujet de la qualité de leur pédagogie.
L'université Duke compte environ 13 000 étudiants de premier et deuxième cycles et un corps professoral de classe mondiale qui contribue à repousser les frontières de la connaissance. L'université s'est fermement engagée à appliquer les connaissances au service de la société, tant à proximité de son campus de Caroline du Nord que dans le monde entier.
Pour quelles raisons les étudiants sur Coursera nous choisissent-ils pour leur carrière ?
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
’Lorsque j'ai besoin de cours sur des sujets que mon université ne propose pas, Coursera est l'un des meilleurs endroits où se rendre.’
Chaitanya A.
’Apprendre, ce n'est pas seulement s'améliorer dans son travail : c'est bien plus que cela. Coursera me permet d'apprendre sans limites.’
Avis des étudiants
4.2
51 avis
5 stars
64,70 %
4 stars
13,72 %
3 stars
3,92 %
2 stars
9,80 %
1 star
7,84 %
Affichage de 3 sur 51
N
ND
5·
Révisé le 21 août 2024
Great learning resources that will be useful long after completing the course, concise presentations, and clear explanations of all topics
Pour accéder aux supports de cours, aux devoirs et pour obtenir un certificat, vous devez acheter l'expérience de certificat lorsque vous vous inscrivez à un cours. Vous pouvez essayer un essai gratuit ou demander une aide financière. Le cours peut proposer l'option "Cours complet, pas de certificat". Cette option vous permet de consulter tous les supports de cours, de soumettre les évaluations requises et d'obtenir une note finale. Cela signifie également que vous ne pourrez pas acheter un certificat d'expérience.
Qu'est-ce que je recevrai si je souscris à cette Specializations ?
Lorsque vous vous inscrivez au cours, vous avez accès à tous les cours de la spécialisation et vous obtenez un certificat lorsque vous terminez le travail. Votre certificat électronique sera ajouté à votre page Réalisations - de là, vous pouvez imprimer votre certificat ou l'ajouter à votre profil LinkedIn.
Une aide financière est-elle disponible ?
Oui, pour certains programmes de formation, vous pouvez demander une aide financière ou une bourse si vous n'avez pas les moyens de payer les frais d'inscription. Si une aide financière ou une bourse est disponible pour votre programme de formation, vous trouverez un lien pour postuler sur la page de description.