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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aus 293 Bewertungen von Kursen in diesem Programm

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: Extrahieren, Transformieren, Laden
  • Kategorie: Generative Modellarchitekturen
  • Kategorie: Modellierung großer Sprachen
  • Kategorie: LLM-Bewerbung
  • Kategorie: MLOps (Maschinelles Lernen Operations)
  • Kategorie: Multimodale Aufforderungen
  • Kategorie: Leistungsanalyse
  • Kategorie: Abruf-erweiterte Erzeugung
  • Kategorie: Workflow Management

Werkzeuge, die Sie lernen werden

  • Kategorie: Amazonas-Felsen
  • Kategorie: Apache Airflow
  • Kategorie: ChatGPT
  • Kategorie: Daten-Seen
  • Kategorie: Datenbausteine
  • Kategorie: Generative KI
  • Kategorie: Umarmendes Gesicht
  • Kategorie: Modell-Bereitstellung
  • Kategorie: OpenAI
  • Kategorie: Prompt Engineering
  • Kategorie: Vektor-Datenbanken

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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: Abruf-erweiterte Erzeugung
Kategorie: Prompt Engineering
Kategorie: OpenAI API
Kategorie: Modellierung großer Sprachen
Kategorie: Python-Programmierung
Kategorie: Multimodale Aufforderungen
Kategorie: Maschinelles Lernen
Kategorie: ChatGPT
Kategorie: GitHub
Kategorie: OpenAI
Kategorie: Verantwortungsvolle KI
Kategorie: Generative Modellarchitekturen
Kategorie: Umarmendes Gesicht

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

Erweiterte Datentechnik

KURS 3 23 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: Vektor-Datenbanken
Kategorie: Graphentheorie
Kategorie: MySQL
Kategorie: Apache Airflow
Kategorie: Workflow Management
Kategorie: Skalierbarkeit
Kategorie: Daten-Pipelines
Kategorie: Daten importieren/exportieren
Kategorie: Datenumwandlung
Kategorie: Datenbank-Management-Systeme
Kategorie: Datenbank Management
Kategorie: Leistungsanalyse
Kategorie: Daten Architektur
Kategorie: Komplexe Problemlösung
Kategorie: Daten in Echtzeit
GenAI und LLMs auf AWS

GenAI und LLMs auf AWS

KURS 4 46 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: Datenethik
Kategorie: Kontinuierliche Überwachung
Kategorie: Generative KI
Kategorie: Serverloses Rechnen
Kategorie: Amazon Webdienste
Kategorie: KI-Workflows
Kategorie: Bereitstellung von Anwendungen
Kategorie: Modell-Bereitstellung
Kategorie: Verantwortungsvolle KI
Kategorie: MLOps (Maschinelles Lernen Operations)
Kategorie: Cloud Computing
Kategorie: Modellierung großer Sprachen
Kategorie: AI-Sicherheit
Datenbausteine zu lokalen LLMs

Datenbausteine zu lokalen LLMs

KURS 5 27 Stunden

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

Open Source LLMOps-Lösungen

KURS 6 36 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: Modell-Bereitstellung
Kategorie: Modellierung großer Sprachen
Kategorie: Umarmendes Gesicht
Kategorie: Open Source Technologie
Kategorie: Verarbeitung natürlicher Sprache
Kategorie: LLM-Bewerbung
Kategorie: Maschinelles Lernen
Kategorie: Containerisierung
Kategorie: Prompt Engineering

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Dozenten

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5 Kurse 36.389 Lernende
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