Duke University

Open Source LLMOps-Lösungen

Noah Gift
Alfredo Deza

Dozenten: Noah Gift

1.825 bereits angemeldet

Enthalten inCoursera Plus

Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.
Stufe Anfänger

Empfohlene Erfahrung

Es dauert 35 Stunden
3 Wochen bei 11 Stunden pro Woche
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
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Stufe Anfänger

Empfohlene Erfahrung

Es dauert 35 Stunden
3 Wochen bei 11 Stunden pro Woche
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Was Sie lernen werden

  • Lokale große Sprachmodelle ausführen

  • Fine-Tuning der LLMs

  • Verwenden Sie generative KI mit Open Source

Kompetenzen, die Sie erwerben

  • Kategorie: Maschinelles Lernen
  • Kategorie: GenAI
  • Kategorie: lamafile
  • Kategorie: Open Source
  • Kategorie: LLMs

Wichtige Details

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Bewertungen

9 Aufgaben

Unterrichtet in Englisch

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, wie Sie vortrainierte Modelle zur Verarbeitung natürlicher Sprache nutzen können, um NLP-Anwendungen zu erstellen. Wir werden beliebte Open Source Modelle wie BERT untersuchen. Sie werden lernen, wie Sie auf diese Modelle mit Hilfe von Bibliotheken wie HuggingFace Transformers zugreifen und sie für Aufgaben wie Textklassifizierung, Fragenbeantwortung und Texterzeugung verwenden können. Eine Schlüsselkompetenz wird die Verwendung großer Sprachmodelle zur synthetischen Erweiterung von Datensätzen sein. Indem Sie das Modell mit Beispielen füttern und den von ihm erzeugten Text extrahieren, können Sie weitere Trainingsdaten erzeugen. Durch praktische Übungen werden Sie grundlegende NLP-Pipelines in Python aufbauen, die vortrainierte Modelle verwenden, um Aufgaben wie Sentiment-Analyse durchzuführen. Am Ende des Moduls werden Sie über praktische Erfahrungen mit modernsten NLP-Techniken verfügen, um fähige Sprachanwendungen zu erstellen.

Das ist alles enthalten

20 Videos10 Lektüren3 Aufgaben1 Diskussionsthema

In diesem Modul führen Sie Sprachmodelle lokal aus. Halten Sie die Daten privat. Vermeiden Sie Latenzzeiten und Gebühren. Mixtral-Modell und Lamafile verwenden.

Das ist alles enthalten

8 Videos11 Lektüren3 Aufgaben3 Unbewertete Labore

In diesem Modul werden Sie Modelle im Browser mit Transformers.js und ONNX verwenden. Sie werden Erfahrungen mit der Portierung von Modellen auf die ONNX-Laufzeitumgebung sammeln und erfahren, wie man sie in den Browser bringt. Sie werden auch das Cosmopolitan-Projekt verwenden, um einen Phrasengenerator zu erstellen, der leicht auf verschiedene Systeme portierbar ist.

Das ist alles enthalten

7 Videos5 Lektüren2 Aufgaben1 Unbewertetes Labor

In diesem Modul werden Sie sich auf die Durchführung mehrerer externer Übungen und praktischer Beispiele konzentrieren, die es Ihnen ermöglichen werden, sich mit der Ausführung lokaler LLMs vertraut zu machen, eine Verbindung zu ihnen mit APIs unter Verwendung von Python herzustellen und Lösungen mit der Programmiersprache Rust zu entwickeln

Das ist alles enthalten

7 Lektüren1 Aufgabe1 Unbewertetes Labor

Dozenten

Noah Gift
Duke University
40 Kurse139.910 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.
Lernender seit 2020
„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.“
Platzhalter

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Häufig gestellte Fragen