Maîtrisez le monde des grands modèles de langage grâce à cette spécialisation complète de Coursera et de l'Université Duke, un programme de premier plan en science des données et en IA. Plongez dans des sujets allant des techniques d'IA générative à la gestion des LLM open source à travers diverses plateformes telles que Azure, AWS, Databricks, l'infrastructure locale, et au-delà. Grâce à des projets immersifs et aux meilleures pratiques, acquérez une expérience pratique dans la conception, le déploiement et la mise à l'échelle de puissants modèles de langage adaptés à diverses applications. Mettez en valeur vos compétences de gestion du LLM nouvellement acquises en relevant des défis du monde réel et en construisant votre propre portefeuille en tant que professionnel LLMOps compétent vous préparant à des rôles tels que l'ingénieur en apprentissage automatique, l'ingénieur DevOps, l'architecte Cloud, le spécialiste de l'infrastructure IA ou le consultant LLMOps.
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.
Instructeurs : Derek Wales
Inclus avec 
(155 avis)
Expérience recommandée
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Expérience recommandée
Ce que vous apprendrez
Compétences que vous acquerrez
Ce qui est inclus
Ajouter à votre profil LinkedIn
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
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
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
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
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
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
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
Offert par
Comparer avec des produits similaires
| Évaluation | ||||
|---|---|---|---|---|
| Niveau | ||||
| Compétences | ||||
| Outils | ||||
| Dernière mise à jour | ||||
| Nombre d'exercices pratiques | ||||
| Éligibilité au diplôme | ||||
| Partie de Coursera Plus |
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