Duke University

Solutions Open source LLMOps

Noah Gift
Alfredo Deza

Instructeurs : Noah Gift

2 049 déjà inscrits

Inclus avec Coursera Plus

Obtenez un aperçu d'un sujet et apprenez les principes fondamentaux.
niveau Débutant

Expérience recommandée

35 heures pour terminer
3 semaines à 11 heures par semaine
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme
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Ce que vous apprendrez

  • Exécuter des grands modèles de langage (LLM) locaux

  • Fine-tuning des LLMs

  • Utiliser l'IA générative en open source

Compétences que vous acquerrez

  • Catégorie : Apprentissage automatique
  • Catégorie : GenAI
  • Catégorie : fichier de lama
  • Catégorie : Open Source
  • Catégorie : LLM

Détails à connaître

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Évaluations

9 devoirs

Enseigné en Anglais

Découvrez comment les employés des entreprises prestigieuses maîtrisent des compétences recherchées

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Élaborez votre expertise du sujet

Ce cours fait partie de la Spécialisation Opérations de grands modèles de langage (LLMOps)
Lorsque vous vous inscrivez à ce cours, vous êtes également inscrit(e) à cette Spécialisation.
  • 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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Il y a 4 modules dans ce cours

Dans ce module, vous apprendrez à exploiter des modèles de traitement du langage naturel pré-entraînés pour construire des applications NLP. Nous explorerons des modèles Open Source populaires comme BERT. Vous apprendrez à accéder à ces modèles à l'aide de bibliothèques comme HuggingFace Transformers et à les utiliser pour des tâches comme la classification de textes, la réponse à des questions et la génération de textes. Une compétence clé sera l'utilisation de grands modèles de langage pour augmenter synthétiquement les ensembles de données. En alimentant le modèle en exemples et en extrayant le texte qu'il génère, vous pouvez créer davantage de données d'entraînement. Grâce à des exercices pratiques, vous construirez des pipelines NLP de base en Python qui utilisent des modèles pré-entraînés pour effectuer des tâches telles que l'analyse des sentiments. À la fin du module, vous aurez une expérience pratique de l'utilisation de techniques NLP de pointe pour créer des applications linguistiques performantes.

Inclus

20 vidéos10 lectures3 devoirs1 sujet de discussion

Dans ce module, vous exécutez les modèles de langage localement. Préservez la confidentialité des données. Éviter les temps de latence et les frais. Utiliser le modèle Mixtral et llamafile.

Inclus

8 vidéos11 lectures3 devoirs3 laboratoires non notés

Dans ce module, vous utiliserez des modèles dans le navigateur avec Transformers.js et ONNX. Vous acquerrez de l'expérience dans le portage de modèles vers le runtime ONNX et apprendrez à les mettre en place dans le navigateur. Vous utiliserez également le projet Cosmopolitan pour construire un générateur de phrases facilement portable sur différents systèmes.

Inclus

7 vidéos5 lectures2 devoirs1 laboratoire non noté

Dans ce module, vous vous concentrerez sur la réalisation de plusieurs laboratoires externes et d'exemples pratiques qui vous permettront de vous sentir à l'aise dans l'exécution de LLM locaux, de vous y connecter avec des API en utilisant Python ainsi que de construire des solutions avec le langage de programmation Rust

Inclus

7 lectures1 devoir1 laboratoire non noté

Instructeurs

Noah Gift
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40 Cours148 166 apprenants

Offert par

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Felipe M.
Étudiant(e) depuis 2018
’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.
Étudiant(e) depuis 2020
’J'ai directement appliqué les concepts et les compétences que j'ai appris de mes cours à un nouveau projet passionnant au travail.’
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’Lorsque j'ai besoin de cours sur des sujets que mon université ne propose pas, Coursera est l'un des meilleurs endroits où se rendre.’
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’Apprendre, ce n'est pas seulement s'améliorer dans son travail : c'est bien plus que cela. Coursera me permet d'apprendre sans limites.’
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