Duke University
Spécialisation Opérations de grands modèles de langage (LLMOps)

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Duke University

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

14 981 déjà inscrits

Inclus avec Coursera Plus

Approfondissez votre connaissance d’un sujet
4.4

(166 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

Compétences que vous acquerrez

  • Catégorie : Invitations multimodales
  • Catégorie : Flux d'air Apache
  • Catégorie : Architectures de modèles génératifs
  • Catégorie : Bases de données
  • Catégorie : Candidature au LLM
  • Catégorie : Extraction, transformation, chargement (ETL)
  • Catégorie : AWS SageMaker
  • Catégorie : OpenAI
  • Catégorie : Optimisation des performances
  • Catégorie : Gestion des flux de travail
  • Catégorie : MLOps (Apprentissage automatique)
  • Catégorie : ChatGPT
  • Catégorie : IA générative
  • Catégorie : Grand modèle de langage (LLM)
  • Catégorie : Systèmes de gestion de bases de données
  • Catégorie : Amazon Bedrock
  • Catégorie : Évolutivité
  • Catégorie : Analyse des performances
  • Catégorie : Prompt engineering
  • Catégorie : Lacs de données

Détails à connaître

Certificat partageable

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Enseigné en Anglais

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

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

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

Catégorie : Microsoft Azure
Catégorie : Grand modèle de langage (LLM)
Catégorie : Candidature au LLM
Catégorie : OpenAI
Catégorie : Prompt engineering
Catégorie : Déploiement des applications
Catégorie : IA responsable
Catégorie : Programmation en Python
Catégorie : MLOps (Apprentissage automatique)
Catégorie : Cadre de gestion des risques
Catégorie : IA générative
Catégorie : Interface de programmation d'application (API)
Catégorie : Cloud Computing

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

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

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

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

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

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

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.

Instructeurs

Derek Wales
Duke University
5 Cours32 222 apprenants
Noah Gift
Duke University
40 Cours203 646 apprenants
Alfredo Deza
Duke University
29 Cours159 813 apprenants

Offert par

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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.’
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