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.

Databricks vers les LLM locaux

Databricks vers les LLM locaux
Ce cours fait partie de Spécialisation "Opérations de grands modèles de langage (LLMOps)"


Instructeurs : Noah Gift
4 008 déjà inscrits
Inclus avec
12 avis
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 : Science des données
- Catégorie : MLOps (Machine Learning Operations)
- Catégorie : Candidature au LLM
- Catégorie : Traitement des données
- Catégorie : Apprentissage automatique
- Catégorie : Transformation des données
- Catégorie : Pipelines de données
- Catégorie : Modélisation des grandes langues
- Catégorie : Analyse
- Catégorie : Extraire, transformer, charger
- Catégorie : L'IA responsable
- Catégorie : Analyse des données
Outils que vous découvrirez
- Catégorie : Lacs de données
- Catégorie : Visage étreint
- Catégorie : Déploiement du modèle
- Catégorie : Apache Spark
- Catégorie : IA générative
- Catégorie : Databricks
Détails à connaître

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15 devoirs
Découvrez comment les employés des entreprises prestigieuses maîtrisent des compétences recherchées

Élaborez votre expertise du sujet
- Apprenez de nouveaux concepts auprès d'experts du secteur
- Acquérez une compréhension de base d'un sujet ou d'un outil
- Développez des compétences professionnelles avec des projets pratiques
- Obtenez un certificat professionnel partageable

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Avis des étudiants
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Révisé le 21 août 2024
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