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Fondements des modèles Grand modèle de langage (LLM) locaux

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Fondements des modèles Grand modèle de langage (LLM) locaux

Enseigné en Anglais

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Cours

Familiarisez-vous avec un sujet et apprenez les fondamentaux

Noah Gift
Alfredo Deza

Instructeurs : Noah Gift

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

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Évaluations

7 quizzes, 2 devoirs

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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 lectures3 quizzes1 devoir1 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 lectures3 quizzes1 devoir4 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 quiz1 laboratoire non noté

Instructeurs

Noah Gift
Duke University
40 Cours130 622 apprenants

Offert par

Duke University

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