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

13 136 déjà inscrits

Inclus avec Coursera Plus

Approfondissez votre connaissance d’un sujet
4.4

(139 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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niveau Débutant

Expérience recommandée

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Ce que vous apprendrez

Compétences que vous acquerrez

  • Catégorie : Traitement du langage naturel (NLP)
  • Catégorie : OpenAI
  • Catégorie : Gestion des flux de travail
  • Catégorie : MLOps (Apprentissage automatique)
  • Catégorie : Systèmes de gestion de bases de données
  • Catégorie : IA générative
  • Catégorie : Analyse des performances
  • Catégorie : Microsoft Azure
  • Catégorie : ChatGPT
  • Catégorie : Lacs de données
  • Catégorie : Flux d'air Apache
  • Catégorie : Prompt engineering

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 - 6 séries de 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 : Interface de programmation d'application (API)
Catégorie : OpenAI
Catégorie : Intelligence artificielle
Catégorie : ChatGPT
Catégorie : Apprentissage automatique
Catégorie : Traitement du langage naturel (NLP)
Catégorie : GitHub
Catégorie : Programmation en Python
Catégorie : Éthique des données

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 : Déploiement des applications
Catégorie : OpenAI
Catégorie : Évolutivité
Catégorie : Prompt engineering
Catégorie : Programmation en Python
Catégorie : Cadre de gestion des risques
Catégorie : GitHub
Catégorie : MLOps (Apprentissage automatique)
Catégorie : Architecture logicielle
Catégorie : Intelligence artificielle
Catégorie : IA générative
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 : Pipelines de données
Catégorie : MySQL
Catégorie : Flux d'air Apache
Catégorie : Évolutivité
Catégorie : Systèmes de gestion de bases de données
Catégorie : Gestion des flux de travail
Catégorie : Middleware
Catégorie : Optimisation des performances
Catégorie : Architecture des données
Catégorie : Infrastructure de données
Catégorie : Flux de données
Catégorie : Importation/exportation de données
Catégorie : Gestion des bases de données
Catégorie : Bases de données opérationnelles
Catégorie : Transformation de données
Catégorie : Entreposage de données
Catégorie : Analyse des performances
Catégorie : Systèmes de base de données
Catégorie : Données en temps réel
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 : Prompt engineering
Catégorie : Grand modèle de langage (LLM)
Catégorie : Amazon Web Services
Catégorie : Cloud Computing
Catégorie : L'informatique sans serveur
Catégorie : Rust (langage de programmation)
Catégorie : Amazon CloudWatch
Catégorie : AWS SageMaker
Catégorie : Règlement général sur la protection des données (RGPD)
Catégorie : Environnement de développement
Catégorie : Codage sécurisé
Catégorie : Outils de développement de logiciels
Catégorie : IA générative
Catégorie : Contrôle continu
Catégorie : Informations d'identification personnelle
Catégorie : MLOps (Apprentissage automatique)
Catégorie : Éthique des données
Catégorie : Amazon Elastic Compute Cloud (en anglais)

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 : Grand modèle de langage (LLM)
Catégorie : IA générative
Catégorie : Technologie Open source
Catégorie : Lacs de données
Catégorie : MLOps (Apprentissage automatique)
Catégorie : Éthique des données
Catégorie : Apache Spark
Catégorie : Extraction, transformation, chargement (ETL)
Catégorie : Analyse des Données
Catégorie : Transformation de données
Catégorie : Apprentissage automatique
Catégorie : Science des données
Catégorie : CI/CD
Catégorie : Bases de données
Catégorie : Traitement 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 : Traitement du langage naturel (NLP)
Catégorie : Grand modèle de langage (LLM)
Catégorie : Conteneurisation
Catégorie : Intelligence artificielle et apprentissage automatique (IA/ML)
Catégorie : Interface de programmation d'application (API)
Catégorie : Interface de ligne de commande
Catégorie : PyTorch (Bibliothèque d'Apprentissage automatique)
Catégorie : Déploiement des applications
Catégorie : Apprentissage automatique
Catégorie : IA générative
Catégorie : Tensorflow

Obtenez un certificat professionnel

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Instructeurs

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5 Cours27 509 apprenants
Noah Gift
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40 Cours187 700 apprenants
Alfredo Deza
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29 Cours144 871 apprenants

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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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