Duke University

Spécialisation "Opérations de grands modèles de langage (LLMOps)"

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Spécialisation "Opérations de grands modèles de langage (LLMOps)"

Grand modèle de langage (LLM) Opérateur. Développez une expertise dans le déploiement, la gestion et l'optimisation de grands modèles de langage sur diverses plateformes, notamment Azure, AWS, Databricks, l'infrastructure locale et les solutions open source, grâce à des projets pratiques.

Derek Wales
Noah Gift
Alfredo Deza

Instructeurs : Derek Wales

16 318 déjà inscrits

Inclus avec Coursera Plus

Approfondissez votre connaissance d’un sujet

des 293 examens de cours de ce programme

niveau Débutant

Expérience recommandée

5 mois à compléter
à 10 heures par semaine
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme
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Ce que vous apprendrez

Compétences que vous acquerrez

  • Catégorie : Extraction, transformation, chargement (ETL)
  • Catégorie : Architectures de modèles génératifs
  • Catégorie : Grand modèle de langage (LLM)
  • Catégorie : Candidature au LLM
  • Catégorie : MLOps (Apprentissage automatique)
  • Catégorie : Invitations multimodales
  • Catégorie : Analyse des performances
  • Catégorie : Génération augmentée de récupération
  • Catégorie : Gestion des flux de travail

Outils que vous découvrirez

  • Catégorie : Amazon Bedrock
  • Catégorie : Flux d'air Apache
  • Catégorie : ChatGPT
  • Catégorie : Lacs de données
  • Catégorie : Bases de données
  • Catégorie : IA générative
  • Catégorie : Visage étreint
  • Catégorie : Déploiement du modèle
  • Catégorie : OpenAI
  • Catégorie : Prompt engineering
  • Catégorie : Bases de données vectorielles

Détails à connaître

Certificat partageable

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Enseigné en Anglais

Découvrez comment les employés des entreprises prestigieuses maîtrisent des compétences recherchées

 logos de Petrobras, TATA, Danone, Capgemini, P&G et L'Oreal

Améliorez votre expertise en la matière

  • Acquérez des compétences recherchées auprès d’universités et d’experts du secteur
  • Maîtrisez un sujet ou un outil avec des projets pratiques
  • Développez une compréhension approfondie de concepts clés
  • Obtenez un certificat professionnel auprès de Duke University

Spécialisation - série de 6 cours

Ce que vous apprendrez

  • Apprenez à utiliser l'IA générative pour l'automatisation.

  • Développer des solutions logicielles d'IA générative.

  • Construisez des solutions avec Requête Engineering pour améliorer les résultats de l'IA générative.

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : IA générative
Catégorie : Prompt engineering
Catégorie : Génération augmentée de récupération
Catégorie : API OpenAI
Catégorie : Grand modèle de langage (LLM)
Catégorie : Invitations multimodales
Catégorie : Apprentissage automatique
Catégorie : Programmation en Python
Catégorie : Architectures de modèles génératifs
Catégorie : OpenAI
Catégorie : ChatGPT
Catégorie : IA responsable
Catégorie : Visage étreint
Catégorie : GitHub

Ce que vous apprendrez

  • Acquérir des compétences dans l'exploitation d'Azure pour le déploiement et la gestion de grands modèles de langage (LLM).

  • Développez des compétences avancées en matière d'élaboration de requêtes en utilisant le Noyau sémantique pour optimiser les interactions avec les LLM dans l'environnement Azure.

  • Acquérir une expérience pratique dans la mise en œuvre de modèles et le déploiement d'applications avec la Génération augmentée de récupération (RAG)

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Microsoft Azure
Catégorie : Déploiement du modèle
Catégorie : Génération augmentée de récupération
Catégorie : Candidature au LLM
Catégorie : API OpenAI
Catégorie : Grand modèle de langage (LLM)
Catégorie : Déploiement des applications
Catégorie : Programmation en Python
Catégorie : Interface de programmation d'application (API)
Catégorie : Emboîtements
Catégorie : OpenAI
Catégorie : Prompt engineering
Catégorie : Cadre de gestion des risques

Ce que vous apprendrez

  • Créer et gérer des pipelines de données et leur cycle de vie

  • Connecter et travailler avec des files d'attente de messages pour gérer le traitement des données

  • Utilisation de bases de données vectorielles, graphiques et clé/valeur pour le stockage des données à l'échelle

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Théorie des graphes
Catégorie : MySQL
Catégorie : Flux d'air Apache
Catégorie : Bases de données vectorielles
Catégorie : Gestion des flux de travail
Catégorie : Évolutivité
Catégorie : Systèmes de gestion de bases de données
Catégorie : Transformation de données
Catégorie : Résolution de problèmes complexes
Catégorie : Gestion des bases de données
Catégorie : Architecture des données
Catégorie : Données en temps réel
Catégorie : Analyse des performances
Catégorie : Pipelines de données
Catégorie : Importation/exportation de données
GenAI et LLM sur AWS

GenAI et LLM sur AWS

COURS 4 46 heures

Ce que vous apprendrez

  • Apprenez à utiliser AWS pour construire des solutions avec l'IA générative.

  • Apprenez les bases du Cloud computing AWS pour vous permettre de maîtriser l'apprentissage automatique sur AWS.

  • Développez des solutions d'apprentissage automatique en utilisant des services AWS comme Amazon Bedrock.

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Amazon Bedrock
Catégorie : L'informatique sans serveur
Catégorie : MLOps (Apprentissage automatique)
Catégorie : IA générative
Catégorie : Contrôle continu
Catégorie : Sécurité IA
Catégorie : Flux de travail IA
Catégorie : Cloud Computing
Catégorie : Éthique des données
Catégorie : Déploiement du modèle
Catégorie : IA responsable
Catégorie : Amazon Web Services
Catégorie : Déploiement des applications
Catégorie : Grand modèle de langage (LLM)

Ce que vous apprendrez

  • Utilisez Databricks pour les charges de travail d'ingénierie des données et de ML

  • Créer et concevoir des pipelines de ML

  • Utilisez Llamafile et d'autres LLM locaux comme Mixtral

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Bases de données
Catégorie : Transformation de données
Catégorie : IA générative
Catégorie : Pipelines de données
Catégorie : Grand modèle de langage (LLM)
Catégorie : Visage étreint
Catégorie : IA responsable
Catégorie : Science des données
Catégorie : Extraction, transformation, chargement (ETL)
Catégorie : Apprentissage automatique
Catégorie : MLOps (Apprentissage automatique)
Catégorie : Déploiement du modèle
Catégorie : Analyse des Données
Catégorie : Lacs de données
Catégorie : Analytique
Catégorie : Traitement des données
Solutions Open source LLMOps

Solutions Open source LLMOps

COURS 6 36 heures

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 : Déploiement du modèle
Catégorie : Grand modèle de langage (LLM)
Catégorie : Technologie Open source
Catégorie : Visage étreint
Catégorie : Traitement du langage naturel (NLP)
Catégorie : Conteneurisation
Catégorie : Candidature au LLM
Catégorie : Prompt engineering
Catégorie : Apprentissage automatique

Obtenez un certificat professionnel

Ajoutez ce titre à votre profil LinkedIn, à votre curriculum vitae ou à votre CV. Partagez-le sur les médias sociaux et dans votre évaluation des performances.

Instructeurs

Derek Wales
Duke University
5 Cours 36 308 apprenants
Noah Gift
Duke University
40 Cours 260 967 apprenants
Alfredo Deza
Duke University
29 Cours 172 112 apprenants

Offert par

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