Duke University
Rust für große Sprachmodelloperationen (LLMOps)

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Duke University

Rust für große Sprachmodelloperationen (LLMOps)

Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung Rust Programmierung

Noah Gift
Alfredo Deza

Dozenten: Noah Gift

2.172 bereits angemeldet

Bei Coursera Plus enthalten

Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.
4.0

(10 Bewertungen)

Stufe Mittel

Empfohlene Erfahrung

Es dauert 16 Stunden
3 Wochen bei 5 Stunden pro Woche
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
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Stufe Mittel

Empfohlene Erfahrung

Es dauert 16 Stunden
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Was Sie lernen werden

  • Beherrschung der Bereitstellung von Rust für komplizierte LLMOps-Workflows.

Kompetenzen, die Sie erwerben

  • Kategorie: Rust (Programmiersprache)
  • Kategorie: Maschinelles Lernen
  • Kategorie: Umarmende Gesichts-Transformatoren
  • Kategorie: Große Sprachmodelle
  • Kategorie: Kodier-Assistenten

Wichtige Details

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Bewertungen

5 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 Rust Programmierung
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

Wollen Sie ein Rust-Entwickler sein, der an der Spitze der KI-Revolution steht? Dieser bahnbrechende 4-wöchige Kurs wurde speziell entwickelt, um Sie in Großes Sprachmodell Operations (LLMOps) mit Rust zu schulen. In diesem Kurs wird nicht nur an der Oberfläche gekratzt, sondern es wird tief in die Materie eingetaucht, wie Sie Rust in anspruchsvolle LLM-Frameworks wie HuggingFace Transformers integrieren können. Wir werden auch untersuchen, wie Sie diese großen Modelle effektiv auf Cloud-Infrastrukturen wie AWS bereitstellen können, während Sie gleichzeitig auf LLMOps zugeschnittene DevOps-Methoden einbeziehen.

Das ist alles enthalten

23 Videos15 Lektüren1 Aufgabe2 Unbewertete Labore

In dieser Woche werden Sie die leistungsstarke Kombination von Rust mit Candle, einem minimalistischen ML-Framework, kennenlernen und herausfinden, wie diese mit den beliebten Transformermodellen von Hugging Face verwendet werden können. Sie werden diese Konzepte anwenden, indem Sie an einer Reihe praktischer Übungen arbeiten, die Sie durch die Erstellung, das Training und die Bereitstellung von Modellen für maschinelles Lernen mit Rust, Candle und Hugging Face führen. Bei der Bewertung werden Sie aufgefordert, eine reale Anwendung mit diesen Tools zu erstellen, um Ihre Fähigkeit zu demonstrieren, die erlernten Techniken in komplexen Szenarien anzuwenden.

Das ist alles enthalten

15 Videos16 Lektüren1 Aufgabe

In dieser Woche lernen Sie, wie Sie hochmoderne Modelle zur Verarbeitung natürlicher Sprache in Rust implementieren und dabei wichtige LLMOps-Technologien wie Rust Bert, tch-rs und ONNX einsetzen. Sie werden diese Fähigkeiten anwenden, indem Sie ein BERT-Modell in ONNX konvertieren und in einer Rust-Anwendung einsetzen, um Ihre Fähigkeiten bei der Operationalisierung von NLP-Pipelines zu demonstrieren.

Das ist alles enthalten

10 Videos13 Lektüren1 Aufgabe

In dieser Woche lernen Sie, wie Sie GenAI Systems einsetzen, um Ihre Fähigkeit zu verbessern, Produktionssoftware zu schreiben und Probleme zu lösen.

Das ist alles enthalten

12 Videos6 Lektüren2 Aufgaben

Dozenten

Noah Gift
Duke University
40 Kurse143.028 Lernende

von

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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