Apprenez les principes fondamentaux des grands modèles de langage (LLM) et mettez-les en pratique en déployant vos propres solutions basées sur des modèles open source. À la fin de ce cours, vous serez en mesure d'exploiter des LLM open source de pointe pour créer des applications IA en utilisant une approche code-first. Vous commencerez par acquérir une compréhension approfondie du fonctionnement des LLM, y compris des architectures de modèles comme les transformateurs et des avancées comme les modèles experts épars. Des laboratoires pratiques vous aideront à lancer des instances GPU dans le cloud et à exécuter des modèles pré-entraînés tels que Code Llama, Mistral et la diffusion stable. Le point culminant du cours est un projet guidé dans lequel vous affinerez un modèle tel que LLaMA ou Mistral sur un ensemble de données de votre choix. Vous utiliserez SkyPilot pour mettre facilement à l'échelle l'Entraînement du modèle sur des instances spot à faible coût à travers les fournisseurs de cloud. Enfin, vous conteneuriserez votre modèle pour un déploiement efficace à l'aide de serveurs de modèles tels que LoRAX et vLLM. À la fin du cours, vous aurez une expérience directe de l'exploitation des LLM open source pour construire des solutions d'IA. Les compétences que vous acquerrez vous permettront de faire progresser votre carrière dans le domaine de l'IA.
Solutions Open source LLMOps
Ce cours fait partie de Spécialisation Opérations de grands modèles de langage (LLMOps)
Instructeurs : Noah Gift
1 798 déjà inscrits
Inclus avec 
Expérience recommandée
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
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9 devoirs
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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
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