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

Werkzeuge, die Sie lernen werden

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

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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: Abruf-erweiterte Erzeugung
Kategorie: OpenAI API
Kategorie: Modellierung großer Sprachen
Kategorie: ChatGPT
Kategorie: GitHub
Kategorie: Maschinelles Lernen
Kategorie: Python-Programmierung
Kategorie: Generative Modellarchitekturen
Kategorie: Verantwortungsvolle KI
Kategorie: Multimodale Aufforderungen
Kategorie: OpenAI
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: OpenAI API
Kategorie: Modellierung großer Sprachen
Kategorie: LLM-Bewerbung
Kategorie: Python-Programmierung
Kategorie: Bereitstellung von Anwendungen
Kategorie: Rahmen für das Risikomanagement
Kategorie: OpenAI
Kategorie: Einbettungen
Kategorie: Schnittstelle zur Anwendungsprogrammierung (API)
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: Graphentheorie
Kategorie: Apache Airflow
Kategorie: Vektor-Datenbanken
Kategorie: MySQL
Kategorie: Skalierbarkeit
Kategorie: Workflow Management
Kategorie: Datenumwandlung
Kategorie: Leistungsanalyse
Kategorie: Daten in Echtzeit
Kategorie: Datenbank Management
Kategorie: Datenbank-Management-Systeme
Kategorie: Komplexe Problemlösung
Kategorie: Daten-Pipelines
Kategorie: Daten importieren/exportieren
Kategorie: Daten Architektur
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: Bereitstellung von Anwendungen
Kategorie: Datenethik
Kategorie: MLOps (Maschinelles Lernen Operations)
Kategorie: Modellierung großer Sprachen
Kategorie: Generative KI
Kategorie: Verantwortungsvolle KI
Kategorie: Cloud Computing
Kategorie: Amazon Webdienste
Kategorie: AI-Sicherheit
Kategorie: Kontinuierliche Überwachung
Kategorie: KI-Workflows
Kategorie: Modell-Bereitstellung
Kategorie: Serverloses Rechnen
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: Verantwortungsvolle KI
Kategorie: Daten-Pipelines
Kategorie: Modellierung großer Sprachen
Kategorie: Umarmendes Gesicht
Kategorie: Datenumwandlung
Kategorie: Generative KI
Kategorie: Datenbausteine
Kategorie: Daten-Seen
Kategorie: Datenverarbeitung
Kategorie: MLOps (Maschinelles Lernen Operations)
Kategorie: Modell-Bereitstellung
Kategorie: Datenanalyse
Kategorie: Maschinelles Lernen
Kategorie: Datenverarbeitung
Kategorie: Analytics
Kategorie: Extrahieren, Transformieren, Laden
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: Modellierung großer Sprachen
Kategorie: Modell-Bereitstellung
Kategorie: Umarmendes Gesicht
Kategorie: Verarbeitung natürlicher Sprache
Kategorie: Open Source Technologie
Kategorie: LLM-Bewerbung
Kategorie: Containerisierung
Kategorie: Prompt Engineering
Kategorie: Maschinelles Lernen

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Dozenten

Derek Wales
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5 Kurse 36.273 Lernende
Noah Gift
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40 Kurse 260.852 Lernende
Alfredo Deza
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29 Kurse 172.009 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.

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