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

11 609 déjà inscrits

Inclus avec Coursera Plus

Approfondissez votre connaissance d’un sujet
4.4

(121 avis)

niveau Débutant

Expérience recommandée

5 mois à compléter
at 10 hours a week
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme
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Compétences que vous acquerrez

  • Catégorie : ChatGPT
  • Catégorie : Microsoft Azure
  • Catégorie : IA générative
  • Catégorie : Flux d'air Apache
  • Catégorie : Bases de données
  • Catégorie : Grand modèle de langage (LLM)
  • Catégorie : Optimisation des performances
  • Catégorie : OpenAI
  • Catégorie : Extraction, transformation, chargement (ETL)
  • Catégorie : MLOps (Apprentissage automatique)
  • Catégorie : Gestion des flux de travail
  • Catégorie : Transformation 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 - 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 : Analyse des Données
Catégorie : Éthique des données
Catégorie : IA générative
Catégorie : Pipelines de données
Catégorie : CI/CD
Catégorie : Bases de données
Catégorie : Apprentissage automatique
Catégorie : Grand modèle de langage (LLM)
Catégorie : Extraction, transformation, chargement (ETL)
Catégorie : Analytique
Catégorie : Lacs de données
Catégorie : MLOps (Apprentissage automatique)
Catégorie : Science des données
Catégorie : Apache Spark
Catégorie : Gouvernance de données
Catégorie : Transformation de 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 : Prompt engineering
Catégorie : Architecture logicielle
Catégorie : OpenAI
Catégorie : GitHub
Catégorie : IA générative
Catégorie : MLOps (Apprentissage automatique)
Catégorie : Microsoft Azure
Catégorie : Cadre de gestion des risques
Catégorie : Interface de programmation d'application (API)
Catégorie : Grand modèle de langage (LLM)
Catégorie : Intelligence artificielle
Catégorie : Déploiement des applications
Catégorie : Évolutivité

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 : Conteneurisation
Catégorie : Intelligence artificielle et apprentissage automatique (IA/ML)
Catégorie : Interface de ligne de commande
Catégorie : PyTorch (Bibliothèque d'Apprentissage automatique)
Catégorie : Tensorflow
Catégorie : IA générative
Catégorie : Traitement du langage naturel (NLP)
Catégorie : Technologie Open source
Catégorie : Interface de programmation d'application (API)
Catégorie : Apprentissage automatique
Catégorie : Grand modèle de langage (LLM)
Catégorie : Déploiement des applications
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 : Optimisation des performances
Catégorie : Pipelines de données
Catégorie : Données en temps réel
Catégorie : Bases de données opérationnelles
Catégorie : Entreposage de données
Catégorie : Architecture des données
Catégorie : Infrastructure de données
Catégorie : Évolutivité
Catégorie : Gestion des bases de données
Catégorie : Flux de données
Catégorie : Gestion des flux de travail
Catégorie : MySQL
Catégorie : Transformation de données
Catégorie : Analyse des performances
Catégorie : Flux d'air Apache
Catégorie : Systèmes de base de données
Catégorie : Middleware

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 : Prompt engineering
Catégorie : OpenAI
Catégorie : GitHub
Catégorie : Traitement du langage naturel (NLP)
Catégorie : Éthique des données
Catégorie : IA générative
Catégorie : Interface de programmation d'application (API)
Catégorie : Apprentissage automatique
Catégorie : ChatGPT
Catégorie : Grand modèle de langage (LLM)
Catégorie : Intelligence artificielle
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 : Prompt engineering
Catégorie : Contrôle continu
Catégorie : L'informatique sans serveur
Catégorie : Éthique des données
Catégorie : IA générative
Catégorie : AWS SageMaker
Catégorie : Amazon Web Services
Catégorie : Informations d'identification personnelle
Catégorie : Grand modèle de langage (LLM)
Catégorie : Environnement de développement
Catégorie : MLOps (Apprentissage automatique)
Catégorie : Codage sécurisé
Catégorie : Règlement général sur la protection des données (RGPD)
Catégorie : Rust (langage de programmation)
Catégorie : Amazon Elastic Compute Cloud (en anglais)
Catégorie : Cloud Computing
Catégorie : Outils de développement de logiciels
Catégorie : Amazon CloudWatch

Obtenez un certificat professionnel

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Instructeurs

Derek Wales
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5 Cours24 065 apprenants
Noah Gift
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40 Cours176 458 apprenants
Alfredo Deza
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29 Cours133 883 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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