Duke University
Spezialisierung Operationen für große Sprachmodelle (LLMOps)
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Spezialisierung 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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4.6

(88 Bewertungen)

Stufe Anfänger

Empfohlene Erfahrung

5 Monate
Pro Woche 10 Stunden
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
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Kompetenzen, die Sie erwerben

  • Kategorie: Azure Datenbausteine

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Unterrichtet in Englisch

Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.

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  • Erlernen Sie gefragte Kompetenzen von Universitäten und Branchenexperten.
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Spezialisierung - 6 Kursreihen

Einführung in die generative KI

KURS 137 Stunden4.5 (81 Bewertungen)

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: Künstliche Intelligenz (KI)
Kategorie: Datenverarbeitung
Kategorie: Maschinelles Lernen
Kategorie: Große Sprachmodelle
Kategorie: Datenbausteine

Operationalisierung von LLMs auf Azure

KURS 210 Stunden4.3 (25 Bewertungen)

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

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

GenAI und LLMs auf AWS

KURS 445 Stunden4.8 (18 Bewertungen)

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: Online-Datenbanken
Kategorie: Warteschlangen Management
Kategorie: Daten importieren/exportieren
Kategorie: Datenbank-Management-Systeme

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: Künstliche Intelligenz (KI)
Kategorie: Python-Programmierung
Kategorie: Maschinelles Lernen
Kategorie: GenAI
Kategorie: LLMs

Open Source LLMOps-Lösungen

KURS 635 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: aws
Kategorie: Cloud Computing
Kategorie: Große Sprachmodelle
Kategorie: Generative KI
Kategorie: aws bedrock

Dozenten

Derek Wales
Duke University
5 Kurse16.441 Lernende
Noah Gift
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40 Kurse148.166 Lernende
Alfredo Deza
Duke University
29 Kurse108.143 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.“
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Häufig gestellte Fragen