À la fin de ce cours, un apprenant maîtrisera Databricks pour effectuer des tâches d'ingénierie et d'analyse de données pour les flux de travail de la science des données. En outre, un étudiant apprendra à maîtriser l'exécution de grands modèles de langage locaux comme Mixtral via Hugging Face Candle et Mozilla llamafile.
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Des réseaux de données aux LLM locaux
Ce cours fait partie de Spécialisation Opérations de grands modèles de langage (LLMOps)
Instructeurs : Noah Gift
1 638 déjà inscrits
Inclus avec
Expérience recommandée
Ce que vous apprendrez
Utilisez Databricks pour les charges de travail d'ingénierie des données et de ML
Créer et concevoir des pipelines de ML
Utilisez Llamafile et d'autres LLM locaux comme Mixtral
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Intelligence artificielle (IA)
- Catégorie : Science des données
- Catégorie : Apprentissage automatique
- Catégorie : Grands modèles linguistiques
- Catégorie : Bases de données
Détails à connaître
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15 devoirs
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Il y a 4 modules dans ce cours
Dans ce module, vous apprendrez à décrire l'architecture Databricks, à créer des clusters, à utiliser des blocs-notes pour l'analyse et à partager des blocs-notes en effectuant des travaux pratiques et des contrôles de connaissances sur ces sujets.
Inclus
25 vidéos13 lectures4 devoirs1 sujet de discussion2 laboratoires non notés
Dans ce module, vous apprendrez à lire et à transformer des données, à créer des pipelines Delta Lake et à travailler avec des types de données complexes en mettant en œuvre des solutions ETL et en passant des examens d'échantillons de code.
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Dans ce module, vous apprendrez les fondements de l'IA générative et les stratégies de déploiement responsable pour bénéficier des dernières avancées tout en maintenant la sécurité, la précision et la surveillance.En appliquant directement les concepts par le biais de laboratoires pratiques et de discussions entre pairs, vous acquerrez une expérience pratique de la mise en production de l'IA.
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Offert par
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Foire Aux Questions
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