Lernen Sie die Grundlagen von großen Sprachmodellen (LLMs) kennen und setzen Sie diese in die Praxis um, indem Sie Ihre eigenen Lösungen auf der Grundlage von Open Source Modellen bereitstellen. Am Ende dieses Kurses werden Sie in der Lage sein, modernste Open Source LLMs zu nutzen, um KI-Anwendungen mit einem Code-first-Ansatz zu erstellen. Sie werden zunächst ein tiefgreifendes Verständnis für die Funktionsweise von LLMs erlangen, einschließlich Modellarchitekturen wie Transformer und Weiterentwicklungen wie Sparse-Expert-Modelle. In praktischen Übungen lernen Sie, wie Sie GPU-Instanzen in der Cloud starten und vortrainierte Modelle wie Code Llama, Mistral und Stable Diffusion ausführen. Der Höhepunkt des Kurses ist ein angeleitetes Projekt, in dem Sie ein Modell wie LLaMA oder Mistral auf einem Datensatz Ihrer Wahl feinabstimmen. Sie werden SkyPilot verwenden, um das Training des Modells auf kostengünstigen Spot-Instanzen bei verschiedenen Cloud-Anbietern zu skalieren. Schließlich werden Sie Ihr Modell für eine effiziente Bereitstellung mithilfe von Modellservern wie LoRAX und vLLM containerisieren. Am Ende des Kurses werden Sie aus erster Hand Erfahrungen mit der Nutzung von Open Source LLMs zur Erstellung von KI-Lösungen haben. Die erworbenen Fähigkeiten werden Sie in die Lage versetzen, Ihre Karriere in der KI weiter voranzutreiben.
Open Source LLMOps-Lösungen
Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung Operationen für große Sprachmodelle (LLMOps)
Dozenten: Noah Gift
2.049 bereits angemeldet
Bei 
enthalten
Empfohlene Erfahrung
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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9 Aufgaben
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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
Empfohlen, wenn Sie sich für Softwareentwicklung interessieren
Board Infinity
Johns Hopkins University
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Häufig gestellte Fragen
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