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

12 146 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

Expérience recommandée

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à 10 heures par semaine
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Compétences que vous acquerrez

  • Catégorie : Gestion des flux de travail
  • Catégorie : MLOps (Apprentissage automatique)
  • Catégorie : OpenAI
  • Catégorie : Lacs de données
  • Catégorie : Prompt engineering
  • Catégorie : Microsoft Azure
  • Catégorie : AWS SageMaker
  • Catégorie : Optimisation des performances
  • Catégorie : Flux de données
  • Catégorie : Grand modèle de langage (LLM)
  • Catégorie : ChatGPT
  • Catégorie : IA générative

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 : Grand modèle de langage (LLM)
Catégorie : Prompt engineering
Catégorie : OpenAI
Catégorie : Interface de programmation d'application (API)
Catégorie : Intelligence artificielle
Catégorie : Éthique des données
Catégorie : Programmation en Python
Catégorie : GitHub
Catégorie : ChatGPT
Catégorie : Apprentissage automatique
Catégorie : Traitement du langage naturel (NLP)

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 : Prompt engineering
Catégorie : OpenAI
Catégorie : Évolutivité
Catégorie : IA générative
Catégorie : MLOps (Apprentissage automatique)
Catégorie : GitHub
Catégorie : Cadre de gestion des risques
Catégorie : Programmation en Python
Catégorie : Interface de programmation d'application (API)
Catégorie : Architecture logicielle
Catégorie : Intelligence artificielle

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

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

Obtenez un certificat professionnel

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Instructeurs

Derek Wales
Duke University
5 Cours25 138 apprenants
Noah Gift
Duke University
40 Cours180 362 apprenants
Alfredo Deza
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29 Cours137 741 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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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.’
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