Duke University
Operationalisierung von LLMs auf Azure
Duke University

Operationalisierung von LLMs auf Azure

Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung Operationen für große Sprachmodelle (LLMOps)

Unterrichtet auf Englisch

Einige Inhalte können nicht übersetzt werden

Noah Gift
Alfredo Deza
Derek Wales

Dozenten: Noah Gift

3.160 bereits angemeldet

Bei Coursera Plus enthalten

Kurs

Informieren Sie sich über ein Thema und erlernen Sie die Grundlagen.

4.4

(19 Bewertungen)

Stufe Mittel

Empfohlene Erfahrung

10 Stunden (ungefähr)
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen

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 Quizzes

Kurs

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4.4

(19 Bewertungen)

Stufe Mittel

Empfohlene Erfahrung

10 Stunden (ungefähr)
Flexibler Zeitplan
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Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.

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Erweitern Sie Ihre Fachkenntnisse

Dieser Kurs ist Teil der Spezialisierung Spezialisierung Operationen für große Sprachmodelle (LLMOps)
Wenn Sie sich für diesen Kurs anmelden, werden Sie auch für diese Spezialisierung angemeldet.
  • 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
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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 Quiz1 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 Quiz

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 Quiz

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 Quiz

Dozenten

Noah Gift
Duke University
40 Kurse130.622 Lernende

von

Duke University

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Warum entscheiden sich Menschen für Coursera für ihre Karriere?

Felipe M.
Lernender seit 2018
„Es ist eine großartige Erfahrung, in meinem eigenen Tempo zu lernen. Ich kann lernen, wenn ich Zeit und Nerven dazu habe.“
Jennifer J.
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„Bei einem spannenden neuen Projekt konnte ich die neuen Kenntnisse und Kompetenzen aus den Kursen direkt bei der Arbeit anwenden.“
Larry W.
Lernender seit 2021
„Wenn mir Kurse zu Themen fehlen, die meine Universität nicht anbietet, ist Coursera mit die beste Alternative.“
Chaitanya A.
„Man lernt nicht nur, um bei der Arbeit besser zu werden. Es geht noch um viel mehr. Bei Coursera kann ich ohne Grenzen lernen.“

Bewertungen von Lernenden

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ND
5

Geprüft am 21. Aug. 2024

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