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.
Offrez à votre carrière le cadeau de Coursera Plus avec $160 de réduction, facturé annuellement. Économisez aujourd’hui.
Solutions Open source LLMOps
Ce cours fait partie de Spécialisation Opérations de grands modèles de langage (LLMOps)
Instructeurs : Noah Gift
1 900 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
Détails à connaître
Ajouter à votre profil LinkedIn
9 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
Obtenez un certificat professionnel
Ajoutez cette qualification à votre profil LinkedIn ou à votre CV
Partagez-le sur les réseaux sociaux et dans votre évaluation de performance
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
Offert par
Recommandé si vous êtes intéressé(e) par Développement de logiciels
Pontificia Universidad Católica del Perú
DeepLearning.AI
Pour quelles raisons les étudiants sur Coursera nous choisissent-ils pour leur carrière ?
Ouvrez de nouvelles portes avec Coursera Plus
Accès illimité à plus de 7 000 cours de renommée internationale, à des projets pratiques et à des programmes de certificats reconnus sur le marché du travail, tous inclus dans votre abonnement
Faites progresser votre carrière avec un diplôme en ligne
Obtenez un diplôme auprès d’universités de renommée mondiale - 100 % en ligne
Rejoignez plus de 3 400 entreprises mondiales qui ont choisi Coursera pour les affaires
Améliorez les compétences de vos employés pour exceller dans l’économie numérique
Foire Aux Questions
L'accès aux cours et aux devoirs dépend de votre type d'inscription. Si vous suivez un cours en mode audit, vous pourrez consulter gratuitement la plupart des supports de cours. Pour accéder aux devoirs notés et obtenir un certificat, vous devrez acheter l'expérience de certificat, pendant ou après votre audit. Si vous ne voyez pas l'option d'audit :
Il se peut que le cours ne propose pas d'option d'audit. Vous pouvez essayer un essai gratuit ou demander une aide financière.
Le cours peut proposer l'option "Cours complet, pas de certificat" à la place. Cette option vous permet de consulter tous les supports de cours, de soumettre les évaluations requises et d'obtenir une note finale. Cela signifie également que vous ne pourrez pas acheter un certificat d'expérience.
Lorsque vous vous inscrivez au cours, vous avez accès à tous les cours de la Specializations, et vous obtenez un certificat lorsque vous terminez le travail. Votre certificat électronique sera ajouté à votre page de réalisations - de là, vous pouvez imprimer votre certificat ou l'ajouter à votre profil LinkedIn. Si vous souhaitez uniquement lire et visualiser le contenu du cours, vous pouvez auditer le cours gratuitement.
Si vous vous êtes abonné, vous bénéficiez d'une période d'essai gratuite de 7 jours pendant laquelle vous pouvez annuler votre abonnement sans pénalité. Après cette période, nous ne remboursons pas, mais vous pouvez résilier votre abonnement à tout moment. Consultez notre politique de remboursement complète.