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

11 584 déjà inscrits

Inclus avec Coursera Plus

Approfondissez votre connaissance d’un sujet
4.4

(121 avis)

niveau Débutant

Expérience recommandée

5 mois à compléter
at 10 hours a week
Planning flexible
Apprenez Ă  votre propre rythme
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Compétences que vous acquerrez

  • CatĂ©gorie : ChatGPT
  • CatĂ©gorie : Flux d'air Apache
  • CatĂ©gorie : Grand modèle de langage (LLM)
  • CatĂ©gorie : Optimisation des performances
  • CatĂ©gorie : Bases de donnĂ©es
  • CatĂ©gorie : AWS SageMaker
  • CatĂ©gorie : IA gĂ©nĂ©rative
  • CatĂ©gorie : ÉvolutivitĂ©
  • CatĂ©gorie : Flux de donnĂ©es
  • CatĂ©gorie : Extraction, transformation, chargement (ETL)
  • CatĂ©gorie : Microsoft Azure
  • CatĂ©gorie : Prompt engineering

Détails à connaître

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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

  • AcquĂ©rez des compĂ©tences recherchĂ©es auprès d’universitĂ©s et d’experts du secteur
  • MaĂ®trisez un sujet ou un outil avec des projets pratiques
  • DĂ©veloppez une comprĂ©hension approfondie de concepts clĂ©s
  • Obtenez un certificat professionnel auprès de Duke University

Spécialisation - 6 séries de cours

Ce que vous apprendrez

  • Apprenez Ă  utiliser l'IA gĂ©nĂ©rative pour l'automatisation.

  • DĂ©velopper des solutions logicielles d'IA gĂ©nĂ©rative.

  • Construisez des solutions avec RequĂŞte Engineering pour amĂ©liorer les rĂ©sultats de l'IA gĂ©nĂ©rative.

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Analyse des Données
Catégorie : Éthique des données
Catégorie : IA générative
Catégorie : Pipelines de données
Catégorie : CI/CD
Catégorie : Bases de données
Catégorie : Apprentissage automatique
Catégorie : Grand modèle de langage (LLM)
Catégorie : Extraction, transformation, chargement (ETL)
Catégorie : Analytique
Catégorie : Lacs de données
Catégorie : MLOps (Apprentissage automatique)
Catégorie : Science des données
Catégorie : Apache Spark
Catégorie : Gouvernance de données
Catégorie : Transformation de données

Ce que vous apprendrez

  • AcquĂ©rir des compĂ©tences dans l'exploitation d'Azure pour le dĂ©ploiement et la gestion de grands modèles de langage (LLM).

  • DĂ©veloppez des compĂ©tences avancĂ©es en matière d'Ă©laboration de requĂŞtes en utilisant le Noyau sĂ©mantique pour optimiser les interactions avec les LLM dans l'environnement Azure.

  • AcquĂ©rir une expĂ©rience pratique dans la mise en Ĺ“uvre de modèles et le dĂ©ploiement d'applications avec la GĂ©nĂ©ration augmentĂ©e de rĂ©cupĂ©ration (RAG)

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Prompt engineering
Catégorie : GitHub
Catégorie : IA générative
Catégorie : Microsoft Azure
Catégorie : Grand modèle de langage (LLM)
Catégorie : Intelligence artificielle
Catégorie : Évolutivité
Catégorie : Architecture logicielle
Catégorie : OpenAI
Catégorie : MLOps (Apprentissage automatique)
Catégorie : Cadre de gestion des risques
Catégorie : Interface de programmation d'application (API)
Catégorie : Déploiement des applications
Catégorie : Programmation en Python

Ce que vous apprendrez

  • CrĂ©er et gĂ©rer des pipelines de donnĂ©es et leur cycle de vie

  • Connecter et travailler avec des files d'attente de messages pour gĂ©rer le traitement des donnĂ©es

  • Utilisation de bases de donnĂ©es vectorielles, graphiques et clĂ©/valeur pour le stockage des donnĂ©es Ă  l'Ă©chelle

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Conteneurisation
Catégorie : Interface de ligne de commande
Catégorie : Intelligence artificielle et apprentissage automatique (IA/ML)
Catégorie : PyTorch (Bibliothèque d'Apprentissage automatique)
Catégorie : Tensorflow
Catégorie : IA générative
Catégorie : Traitement du langage naturel (NLP)
Catégorie : Technologie Open source
Catégorie : Interface de programmation d'application (API)
Catégorie : Apprentissage automatique
Catégorie : Grand modèle de langage (LLM)
Catégorie : Déploiement des applications
GenAI et LLM sur AWS

GenAI et LLM sur AWS

COURS 446 heures

Ce que vous apprendrez

  • Apprenez Ă  utiliser AWS pour construire des solutions avec l'IA gĂ©nĂ©rative.

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

  • DĂ©veloppez des solutions d'apprentissage automatique en utilisant des services AWS comme Amazon Bedrock.

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Optimisation des performances
Catégorie : Pipelines de données
Catégorie : Données en temps réel
Catégorie : Bases de données opérationnelles
Catégorie : Entreposage de données
Catégorie : Architecture des données
Catégorie : Systèmes de gestion de bases de données
Catégorie : Infrastructure de données
Catégorie : Évolutivité
Catégorie : Gestion des bases de données
Catégorie : Flux de données
Catégorie : Gestion des flux de travail
Catégorie : MySQL
Catégorie : Transformation de données
Catégorie : Analyse des performances
Catégorie : Flux d'air Apache
Catégorie : Middleware
Catégorie : Systèmes de base de données

Ce que vous apprendrez

  • Utilisez Databricks pour les charges de travail d'ingĂ©nierie des donnĂ©es et de ML

  • CrĂ©er et concevoir des pipelines de ML

  • Utilisez Llamafile et d'autres LLM locaux comme Mixtral

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Prompt engineering
Catégorie : OpenAI
Catégorie : GitHub
Catégorie : Éthique des données
Catégorie : Traitement du langage naturel (NLP)
Catégorie : IA générative
Catégorie : Interface de programmation d'application (API)
Catégorie : Apprentissage automatique
Catégorie : ChatGPT
Catégorie : Grand modèle de langage (LLM)
Catégorie : Intelligence artificielle
Catégorie : Programmation en Python
Solutions Open source LLMOps

Solutions Open source LLMOps

COURS 636 heures

Ce que vous apprendrez

  • ExĂ©cuter des grands modèles de langage (LLM) locaux

  • Fine-tuning des LLMs

  • Utiliser l'IA gĂ©nĂ©rative en open source

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Prompt engineering
Catégorie : Contrôle continu
Catégorie : L'informatique sans serveur
Catégorie : Éthique des données
Catégorie : IA générative
Catégorie : AWS SageMaker
Catégorie : Amazon Web Services
Catégorie : Informations d'identification personnelle
Catégorie : Grand modèle de langage (LLM)
Catégorie : Environnement de développement
Catégorie : MLOps (Apprentissage automatique)
Catégorie : Codage sécurisé
Catégorie : Règlement général sur la protection des données (RGPD)
Catégorie : Rust (langage de programmation)
Catégorie : Amazon Elastic Compute Cloud (en anglais)
Catégorie : Cloud Computing
Catégorie : Outils de développement de logiciels
Catégorie : Amazon CloudWatch

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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
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5 Cours24 005 apprenants
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40 Cours176 275 apprenants
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29 Cours133 716 apprenants

Offert par

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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.’
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’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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