À la fin de ce cours, l'apprenant aura une solide compréhension des Grands modèles de langage (LLM) exécutés localement. Vous serez en mesure de configurer un environnement local en utilisant des outils puissants pour exécuter différents LLM et interagir avec eux à la fois avec une interface web et avec des API.
Fondements des modèles Grand modèle de langage (LLM) locaux
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4.6
(10 avis)
niveau Débutant
Expérience recommandée
23 heures pour terminer
3 semaines à 7 heures par semaine
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme
Ce que vous apprendrez
Grands modèles de langage (LLM) locaux
Outils pour exécuter les LLM localement, comme Llamafile
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Génération augmentée de récupération
- Catégorie : LLM
Détails à connaître
Certificat partageable
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Évaluations
9 devoirs
Enseigné en Anglais
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Il y a 3 modules dans ce cours
Cette semaine, vous apprendrez des stratégies d'atténuation, évaluerez la performance des tâches et rendrez opérationnels les flux de travail en identifiant les risques dans les carnets de notes et en déployant une application LLM.
Inclus
21 vidéos16 lectures4 devoirs1 sujet de discussion1 laboratoire non noté
Cette semaine, vous explorerez différents types d'applications d'IA générative, notamment les systèmes basés sur l'API, les modèles intégrés et les systèmes multi-modèles. Vous apprendrez les bases de la construction d'applications robustes en utilisant des techniques telles que la Génération augmentée de récupération (RAG) pour améliorer le contexte. Grâce à des exercices pratiques, vous acquerrez de l'expérience dans l'évaluation des performances réelles de grands modèles de langage en utilisant des évaluations Elo codées en Python, Rust, R et Julia. Ensuite, vous explorerez les flux de production LLM en utilisant des outils tels que skypilot, Lorax et Ludwig pour affiner des modèles tels que Mistral-7b. Enfin, vous acquerrez une expérience pratique en testant une application localement et en la déployant sur le cloud.
Inclus
13 vidéos13 lectures4 devoirs4 laboratoires non notés
Cette semaine, 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.
Inclus
7 vidéos4 lectures1 devoir1 laboratoire non noté
Offert par
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DeepLearning.AI
DeepLearning.AI
Universiteit Leiden
Korea Advanced Institute of Science and Technology(KAIST)
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Felipe M.
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’Pouvoir suivre des cours à mon rythme à été une expérience extraordinaire. Je peux apprendre chaque fois que mon emploi du temps me le permet et en fonction de mon humeur.’
Jennifer J.
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Foire Aux Questions
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