Dieser Kurs richtet sich sowohl an Anfänger als auch an Fortgeschrittene, darunter Datenwissenschaftler, KI-Enthusiasten und Fachleute, die die Leistungsfähigkeit von Azure für Large Language Models (LLMs) nutzen möchten. Dieses umfassende Programm ist auf diejenigen zugeschnitten, die bereits über grundlegende Programmiererfahrung verfügen und mit den Grundlagen von Azure vertraut sind. In der ersten Woche lernen Sie die KI-Dienste von Azure und das Azure-Portal kennen und erhalten einen Einblick in große Sprachmodelle, ihre Funktionen und Strategien zur Risikominderung. In den folgenden Wochen geht es um praktische Anwendungen, darunter die Nutzung von Azure Machine Learning, die Verwaltung von GPU-Quoten, die Bereitstellung von Modellen und die Nutzung des Azure OpenAI Service. Im weiteren Verlauf des Kurses erforschen Sie nuanciertes Query Crafting, die Implementierung des Semantic Kernel und fortgeschrittene Strategien zur Optimierung der Interaktion mit LLMs innerhalb der Azure-Umgebung. Die letzte Woche konzentriert sich auf Architekturmuster, Bereitstellungsstrategien und die praktische Erstellung von Anwendungen mit RAG, Azure-Diensten und GitHub Actions-Workflows. Ganz gleich, ob Sie ein Datenexperte oder ein KI-Enthusiast sind, dieser Kurs vermittelt Ihnen die Fähigkeiten, robuste, groß angelegte Anwendungen unter Verwendung von Azure und Large Language Models einzusetzen, zu optimieren und zu erstellen.
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Operationalisierung von LLMs auf Azure
Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung Operationen für große Sprachmodelle (LLMOps)
Dozenten: Noah Gift
3.815 bereits angemeldet
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enthalten
(25 Bewertungen)
Empfohlene Erfahrung
Was Sie lernen werden
Erwerben Sie Kenntnisse in der Nutzung von Azure für die Bereitstellung und Verwaltung von Großen Sprachmodellen (LLMs).
Entwickeln Sie fortgeschrittene Fähigkeiten zur Erstellung von Abfragen mit Semantic Kernel, um die Interaktion mit LLMs in der Azure-Umgebung zu optimieren.
Erwerben Sie praktische Erfahrung in der Implementierung von Mustern und der Bereitstellung von Anwendungen mit Retrieval Augments Generation (RAG)
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Künstliche Intelligenz (KI)
- Kategorie: Python-Programmierung
- Kategorie: KI/ML Inferenz
- Kategorie: Azure Cloud-Dienste
Wichtige Details
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4 Aufgaben
Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.
Erweitern Sie Ihre Fachkenntnisse
- Lernen Sie neue Konzepte von Branchenexperten
- Gewinnen Sie ein Grundverständnis bestimmter Themen oder Tools
- Erwerben Sie berufsrelevante Kompetenzen durch praktische Projekte
- Erwerben Sie ein Berufszertifikat zur Vorlage
Erwerben Sie ein Karrierezertifikat.
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In diesem Kurs gibt es 4 Module
In diesem Modul lernen Sie den Einstieg in Azure und seine KI-Dienste durch eine Einführung in das Azure-Portal und wichtige Angebote wie Azure Machine Learning. Sie werden auch ein Verständnis für große Sprachmodelle erlangen, einschließlich ihrer Funktionsweise, ihrer Vorteile und Risiken sowie Strategien zur Abschwächung dieser Risiken. Schließlich werden Sie Optionen für die Erkennung, Bewertung und Bereitstellung von vortrainierten LLMs in Azure kennenlernen, einschließlich der Nutzung von Prompt Engineering für eine verantwortungsvolle Datenbasis.
Das ist alles enthalten
21 Videos8 Lektüren1 Aufgabe1 Diskussionsthema
In diesem Modul lernen Sie, Azure für Large Language Models (LLMs) zu nutzen, indem Sie Azure Machine Learning mit seinen Rechenressourcen verwenden und GPU-Quoten und Modellbereitstellungen sowie den Azure OpenAI Service verwalten. Sie wenden dieses Wissen an, indem Sie ein Modell bereitstellen und seine Inferenz-API mit der Programmiersprache Python verwenden.
Das ist alles enthalten
18 Videos4 Lektüren1 Aufgabe
In diesem Modul lernen Sie die Kunst der Erstellung von differenzierten Abfragen für Large Language Models (LLMs) in Azure durch die Implementierung von Semantic Kernel kennen. Sie erhalten Einblicke in die Verfeinerung von Prompts, verstehen die Dynamik der Verwendung von System-Prompts und erkunden fortgeschrittene Strategien zur Optimierung Ihrer Interaktion mit LLMs. Sie werden diese Techniken in der Praxis anwenden, um Ihre Fähigkeiten bei der Nutzung von Semantic Kernel in der Azure-Umgebung zu verbessern.
Das ist alles enthalten
19 Videos3 Lektüren1 Aufgabe
In diesem Modul werden Sie Architekturmuster und die Bereitstellung großer Sprachmodellanwendungen erkunden. Durch die Untersuchung von RAG, Azure-Diensten und GitHub Actions lernen Sie, wie Sie robuste Anwendungen erstellen können. Sie werden das Gelernte anwenden, indem Sie RAG mit Azure-Suche implementieren, GitHub Actions-Workflows erstellen und eine End-to-End-Anwendung bereitstellen.
Das ist alles enthalten
20 Videos7 Lektüren1 Aufgabe
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Geprüft am 21. Aug. 2024
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Häufig gestellte Fragen
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