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

12 027 déjà inscrits

Inclus avec Coursera Plus

Approfondissez votre connaissance d’un sujet
4.4

(123 avis)

niveau Débutant

Expérience recommandée

5 mois
à 10 heures par semaine
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme
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niveau Débutant

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à 10 heures par semaine
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Compétences que vous acquerrez

  • Catégorie : Prompt engineering
  • Catégorie : ChatGPT
  • Catégorie : Optimisation des performances
  • Catégorie : Flux d'air Apache
  • Catégorie : Flux de données
  • Catégorie : Analyse des performances
  • Catégorie : Grand modèle de langage (LLM)
  • Catégorie : Extraction, transformation, chargement (ETL)
  • Catégorie : MLOps (Apprentissage automatique)
  • Catégorie : Gestion des flux de travail
  • Catégorie : Traitement du langage naturel (NLP)
  • Catégorie : Microsoft Azure

Détails à connaître

Certificat partageable

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Enseigné en Anglais

Découvrez comment les employés des entreprises prestigieuses maîtrisent des compétences recherchées

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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 : OpenAI
Catégorie : Interface de programmation d'application (API)
Catégorie : Traitement du langage naturel (NLP)
Catégorie : ChatGPT
Catégorie : GitHub
Catégorie : Éthique des données
Catégorie : Intelligence artificielle

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 : Cadre de gestion des risques
Catégorie : Architecture logicielle
Catégorie : IA générative
Catégorie : Interface de programmation d'application (API)
Catégorie : Intelligence artificielle
Catégorie : GitHub
Catégorie : MLOps (Apprentissage automatique)

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

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

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Instructeurs

Derek Wales
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5 Cours24 990 apprenants
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Alfredo Deza
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