Duke University
Spezialisierung für Operationen für große Sprachmodelle (LLMOps)

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Duke University

Spezialisierung für Operationen für große Sprachmodelle (LLMOps)

Master Großes Sprachmodell Operationen. Entwickeln Sie durch praktische Projekte Fachkenntnisse in der Bereitstellung, Verwaltung und Optimierung großer Sprachmodelle auf verschiedenen Plattformen wie Azure, AWS, Databricks, lokaler Infrastruktur und Open Source-Lösungen.

Derek Wales
Noah Gift
Alfredo Deza

Dozenten: Derek Wales

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(171 Bewertungen)

Stufe Anfänger

Empfohlene Erfahrung

5 months to complete
unter 10 Stunden pro Woche
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
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Was Sie lernen werden

Kompetenzen, die Sie erwerben

  • Kategorie: Datenbausteine
  • Kategorie: OpenAI
  • Kategorie: Umarmendes Gesicht
  • Kategorie: OpenAI API
  • Kategorie: LLM-Bewerbung
  • Kategorie: Skalierbarkeit
  • Kategorie: Amazonas-Felsen
  • Kategorie: Abruf-erweiterte Erzeugung
  • Kategorie: ChatGPT
  • Kategorie: Apache Airflow
  • Kategorie: Modellierung großer Sprachen
  • Kategorie: Prompt Engineering
  • Kategorie: Vektor-Datenbanken
  • Kategorie: Daten-Seen
  • Kategorie: MLOps (Maschinelles Lernen Operations)
  • Kategorie: Generative KI
  • Kategorie: Workflow Management
  • Kategorie: Extrahieren, Transformieren, Laden
  • Kategorie: Leistungsanalyse
  • Kategorie: Modell-Bereitstellung

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Unterrichtet in Englisch

Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.

 Logos von Petrobras, TATA, Danone, Capgemini, P&G und L'Oreal

Erweitern Sie Ihre Fachkenntnisse.

  • Erlernen Sie gefragte Kompetenzen von Universitäten und Branchenexperten.
  • Erlernen Sie ein Thema oder ein Tool mit echten Projekten.
  • Entwickeln Sie ein fundiertes Verständnisse der Kernkonzepte.
  • Erwerben Sie ein Karrierezertifikat von Duke University.

Spezialisierung - 6 Kursreihen

Was Sie lernen werden

  • Lernen Sie, generative KI für die Automatisierung zu nutzen.

  • Entwickeln Sie generative KI-Softwarelösungen.

  • Erstellen Sie Lösungen mit Prompt Engineering, um die Leistung der Generativen KI zu verbessern.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Generative KI
Kategorie: Prompt Engineering
Kategorie: Modellierung großer Sprachen
Kategorie: OpenAI
Kategorie: Verantwortungsvolle KI
Kategorie: Python-Programmierung
Kategorie: Maschinelles Lernen
Kategorie: Umarmendes Gesicht
Kategorie: Abruf-erweiterte Erzeugung
Kategorie: OpenAI API
Kategorie: ChatGPT
Kategorie: Schnittstelle zur Anwendungsprogrammierung (API)
Kategorie: Microsoft Kopilot

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: Microsoft Azure
Kategorie: Modellierung großer Sprachen
Kategorie: LLM-Bewerbung
Kategorie: OpenAI
Kategorie: Bereitstellung von Anwendungen
Kategorie: Prompt Engineering
Kategorie: Abruf-erweiterte Erzeugung
Kategorie: Python-Programmierung
Kategorie: Schnittstelle zur Anwendungsprogrammierung (API)
Kategorie: Einbettungen
Kategorie: Modell-Bereitstellung
Kategorie: OpenAI API
Kategorie: Rahmen für das Risikomanagement
Erweiterte Datentechnik

Erweiterte Datentechnik

KURS 323 Stunden

Was Sie lernen werden

  • Erstellen und verwalten Sie Datenpipelines und deren Lebenszyklus

  • Verbinden und arbeiten Sie mit Nachrichtenwarteschlangen, um die Datenverarbeitung zu verwalten

  • Verwenden Sie Vektor-, Graph- und Key/Value-Datenbanken für die Datenspeicherung auf Skala

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Apache Airflow
Kategorie: MySQL
Kategorie: Graphentheorie
Kategorie: Workflow Management
Kategorie: Skalierbarkeit
Kategorie: Daten importieren/exportieren
Kategorie: Daten-Pipelines
Kategorie: Vektor-Datenbanken
Kategorie: Datenumwandlung
Kategorie: Datenbank Management
Kategorie: Datenbank-Management-Systeme
Kategorie: Daten Architektur
Kategorie: Daten in Echtzeit
Kategorie: Komplexe Problemlösung
Kategorie: Leistungsanalyse
GenAI und LLMs auf AWS

GenAI und LLMs auf AWS

KURS 446 Stunden

Was Sie lernen werden

  • Lernen Sie, AWS zu nutzen, um Lösungen mit Generative KI zu erstellen.

  • Lernen Sie die Grundlagen des AWS Cloud-Computing, damit Sie das maschinelle Lernen auf AWS beherrschen.

  • Entwickeln Sie Lösungen für maschinelles Lernen mit AWS-Diensten wie Amazon Bedrock.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Amazonas-Felsen
Kategorie: Cloud Computing
Kategorie: Verantwortungsvolle KI
Kategorie: Bereitstellung von Anwendungen
Kategorie: KI-Workflows
Kategorie: Kontinuierliche Überwachung
Kategorie: Generative KI
Kategorie: AI-Sicherheit
Kategorie: Modell-Bereitstellung
Kategorie: Modellierung großer Sprachen
Kategorie: Amazon Webdienste
Kategorie: MLOps (Maschinelles Lernen Operations)
Kategorie: Serverloses Rechnen
Kategorie: Datenethik

Was Sie lernen werden

  • Verwenden Sie Databricks für Data Engineering und ML-Workloads

  • ML-Pipelines erstellen und entwerfen

  • Verwenden Sie Llamafile und andere lokale LLMs wie Mixtral

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Daten-Pipelines
Kategorie: Modellierung großer Sprachen
Kategorie: Verantwortungsvolle KI
Kategorie: Generative KI
Kategorie: Datenumwandlung
Kategorie: Datenbausteine
Kategorie: Daten-Seen
Kategorie: Datenanalyse
Kategorie: Modell-Bereitstellung
Kategorie: Umarmendes Gesicht
Kategorie: Maschinelles Lernen
Kategorie: MLOps (Maschinelles Lernen Operations)
Kategorie: Extrahieren, Transformieren, Laden
Kategorie: Apache Spark
Kategorie: LLM-Bewerbung
Kategorie: Datenverarbeitung
Open Source LLMOps-Lösungen

Open Source LLMOps-Lösungen

KURS 636 Stunden

Was Sie lernen werden

  • Lokale große Sprachmodelle ausführen

  • Fine-Tuning der LLMs

  • Verwenden Sie generative KI mit Open Source

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Open Source Technologie
Kategorie: Verarbeitung natürlicher Sprache
Kategorie: Modellierung großer Sprachen
Kategorie: LLM-Bewerbung
Kategorie: Umarmendes Gesicht
Kategorie: Modell-Bereitstellung
Kategorie: Containerisierung
Kategorie: Maschinelles Lernen
Kategorie: Prompt Engineering

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Dozenten

Derek Wales
Duke University
5 Kurse33.255 Lernende
Noah Gift
Duke University
40 Kurse207.099 Lernende
Alfredo Deza
Duke University
29 Kurse162.873 Lernende

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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.“

Häufig gestellte Fragen