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

15 688 déjà inscrits

Inclus avec Coursera Plus

Approfondissez votre connaissance d’un sujet
4.4

(178 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 : Amazon Bedrock
  • Catégorie : Évolutivité
  • Catégorie : OpenAI
  • Catégorie : Candidature au LLM
  • Catégorie : Visage étreint
  • Catégorie : MLOps (Apprentissage automatique)
  • Catégorie : ChatGPT
  • Catégorie : Extraction, transformation, chargement (ETL)
  • Catégorie : Bases de données
  • Catégorie : Gestion des flux de travail
  • Catégorie : Lacs de données
  • Catégorie : Grand modèle de langage (LLM)
  • Catégorie : API OpenAI
  • Catégorie : Analyse des performances
  • Catégorie : Prompt engineering
  • Catégorie : IA générative
  • Catégorie : Génération augmentée de récupération
  • Catégorie : Bases de données vectorielles
  • Catégorie : Déploiement du modèle
  • Catégorie : Flux d'air Apache

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 : Génération augmentée de récupération
Catégorie : Prompt engineering
Catégorie : Grand modèle de langage (LLM)
Catégorie : API OpenAI
Catégorie : Microsoft Copilot
Catégorie : ChatGPT
Catégorie : Visage étreint
Catégorie : Apprentissage automatique
Catégorie : Interface de programmation d'application (API)
Catégorie : OpenAI
Catégorie : IA responsable
Catégorie : Programmation en Python

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 : Déploiement du modèle
Catégorie : Génération augmentée de récupération
Catégorie : API OpenAI
Catégorie : Grand modèle de langage (LLM)
Catégorie : Candidature au LLM
Catégorie : OpenAI
Catégorie : Emboîtements
Catégorie : Cadre de gestion des risques
Catégorie : Prompt engineering
Catégorie : Programmation en Python
Catégorie : Déploiement des applications
Catégorie : Interface de programmation d'application (API)

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 : Théorie des graphes
Catégorie : Bases de données vectorielles
Catégorie : MySQL
Catégorie : Évolutivité
Catégorie : Gestion des flux de travail
Catégorie : Résolution de problèmes complexes
Catégorie : Gestion des bases de données
Catégorie : Pipelines de données
Catégorie : Données en temps réel
Catégorie : Architecture des données
Catégorie : Transformation de données
Catégorie : Importation/exportation de données
Catégorie : Systèmes de gestion de bases de données
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 : Éthique des données
Catégorie : Grand modèle de langage (LLM)
Catégorie : Amazon Web Services
Catégorie : Flux de travail IA
Catégorie : IA générative
Catégorie : Déploiement du modèle
Catégorie : Déploiement des applications
Catégorie : IA responsable
Catégorie : Contrôle continu
Catégorie : MLOps (Apprentissage automatique)
Catégorie : L'informatique sans serveur
Catégorie : Cloud Computing
Catégorie : Sécurité IA

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 : Lacs de données
Catégorie : Bases de données
Catégorie : IA responsable
Catégorie : Visage étreint
Catégorie : Transformation de données
Catégorie : Grand modèle de langage (LLM)
Catégorie : IA générative
Catégorie : Apache Spark
Catégorie : Apprentissage automatique
Catégorie : MLOps (Apprentissage automatique)
Catégorie : Analyse des Données
Catégorie : Extraction, transformation, chargement (ETL)
Catégorie : Candidature au LLM
Catégorie : Science des données
Catégorie : Déploiement du modèle
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 : Déploiement du modèle
Catégorie : Grand modèle de langage (LLM)
Catégorie : Visage étreint
Catégorie : Traitement du langage naturel (NLP)
Catégorie : Technologie Open source
Catégorie : Prompt engineering
Catégorie : Conteneurisation
Catégorie : Apprentissage automatique
Catégorie : Candidature au LLM

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 Cours34 562 apprenants
Noah Gift
Duke University
40 Cours211 469 apprenants
Alfredo Deza
Duke University
29 Cours166 495 apprenants

Offert par

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’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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’J'ai directement appliqué les concepts et les compétences que j'ai appris de mes cours à un nouveau projet passionnant au travail.’
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’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.’
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