Duke University
Spezialisierung Operationen für große Sprachmodelle (LLMOps)
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Spezialisierung Operationen für große Sprachmodelle (LLMOps)

Master Großes Sprachmodell Operationen. Entwickeln Sie durch praktische Projekte Fachkenntnisse in der Bereitstellung, Verwaltung und Optimierung großer Sprachmodelle auf verschiedenen Plattformen wie Azure, AWS, Databricks, lokaler Infrastruktur und Open Source-Lösungen.

Derek Wales
Noah Gift
Alfredo Deza

Dozenten: Derek Wales

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4.4

(134 Bewertungen)

Stufe Anfänger

Empfohlene Erfahrung

5 months to complete
unter 10 Stunden pro Woche
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
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Was Sie lernen werden

Kompetenzen, die Sie erwerben

  • Kategorie: Explorative Datenanalyse
  • Kategorie: OpenAI
  • Kategorie: Daten-Seen
  • Kategorie: Generative KI
  • Kategorie: Fehlersuche
  • Kategorie: Microsoft Azure
  • Kategorie: Datenbausteine
  • Kategorie: PyTorch (Bibliothek für Maschinelles Lernen)
  • Kategorie: Jupyter
  • Kategorie: Datenumwandlung
  • Kategorie: Modellierung großer Sprachen
  • Kategorie: Apache Spark

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Unterrichtet in Englisch

Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.

 Logos von Petrobras, TATA, Danone, Capgemini, P&G und L'Oreal

Erweitern Sie Ihre Fachkenntnisse.

  • Erlernen Sie gefragte Kompetenzen von Universitäten und Branchenexperten.
  • Erlernen Sie ein Thema oder ein Tool mit echten Projekten.
  • Entwickeln Sie ein fundiertes Verständnisse der Kernkonzepte.
  • Erwerben Sie ein Karrierezertifikat von Duke University.

Spezialisierung - 6 Kursreihen

Was Sie lernen werden

  • Lernen Sie, generative KI für die Automatisierung zu nutzen.

  • Entwickeln Sie generative KI-Softwarelösungen.

  • Erstellen Sie Lösungen mit Prompt Engineering, um die Leistung der Generativen KI zu verbessern.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Generative KI
Kategorie: Modellierung großer Sprachen
Kategorie: Prompt Engineering
Kategorie: OpenAI
Kategorie: Datenethik
Kategorie: Verarbeitung natürlicher Sprache
Kategorie: Bereitstellung von Anwendungen
Kategorie: Python-Programmierung
Kategorie: Künstliche Intelligenz
Kategorie: Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen (KI/ML)
Kategorie: Open Source Technologie
Kategorie: Maschinelles Lernen

Was Sie lernen werden

  • Erwerben Sie Kenntnisse in der Nutzung von Azure für die Bereitstellung und Verwaltung von Großen Sprachmodellen (LLMs).

  • Entwickeln Sie fortgeschrittene Fähigkeiten zur Erstellung von Abfragen mit Semantic Kernel, um die Interaktion mit LLMs in der Azure-Umgebung zu optimieren.

  • Erwerben Sie praktische Erfahrung in der Implementierung von Mustern und der Bereitstellung von Anwendungen mit Retrieval Augments Generation (RAG)

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Microsoft Azure
Kategorie: Modellierung großer Sprachen
Kategorie: Bereitstellung von Anwendungen
Kategorie: Prompt Engineering
Kategorie: OpenAI
Kategorie: Rahmen für das Risikomanagement
Kategorie: Semantisches Web
Kategorie: Schnittstelle zur Anwendungsprogrammierung (API)
Kategorie: Python-Programmierung
Kategorie: Generative KI
Kategorie: MLOps (Maschinelles Lernen Operations)
Kategorie: GitHub
Erweiterte Datentechnik

Erweiterte Datentechnik

KURS 323 Stunden

Was Sie lernen werden

  • Erstellen und verwalten Sie Datenpipelines und deren Lebenszyklus

  • Verbinden und arbeiten Sie mit Nachrichtenwarteschlangen, um die Datenverarbeitung zu verwalten

  • Verwenden Sie Vektor-, Graph- und Key/Value-Datenbanken für die Datenspeicherung auf Skala

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: MySQL
Kategorie: Apache Airflow
Kategorie: Daten-Pipelines
Kategorie: Skalierbarkeit
Kategorie: Flask (Web-Framework)
Kategorie: Datenbanken
Kategorie: Datenverarbeitung
Kategorie: Big Data
Kategorie: Datenbank-Systeme
Kategorie: NoSQL
Kategorie: Datenbank-Management-Systeme
Kategorie: Daten importieren/exportieren
Kategorie: Data-Warehousing
GenAI und LLMs auf AWS

GenAI und LLMs auf AWS

KURS 446 Stunden

Was Sie lernen werden

  • Lernen Sie, AWS zu nutzen, um Lösungen mit Generative KI zu erstellen.

  • Lernen Sie die Grundlagen des AWS Cloud-Computing, damit Sie das maschinelle Lernen auf AWS beherrschen.

  • Entwickeln Sie Lösungen für maschinelles Lernen mit AWS-Diensten wie Amazon Bedrock.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Prompt Engineering
Kategorie: Modellierung großer Sprachen
Kategorie: Serverloses Rechnen
Kategorie: Befehlszeilen-Schnittstelle
Kategorie: Rust (Programmiersprache)
Kategorie: Cloud Computing
Kategorie: Amazon Webdienste
Kategorie: Fehlersuche
Kategorie: Generative KI
Kategorie: Entwicklungsumgebung
Kategorie: Integrationstests
Kategorie: Bereitstellung von Anwendungen

Was Sie lernen werden

  • Verwenden Sie Databricks für Data Engineering und ML-Workloads

  • ML-Pipelines erstellen und entwerfen

  • Verwenden Sie Llamafile und andere lokale LLMs wie Mixtral

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Daten-Pipelines
Kategorie: Daten-Seen
Kategorie: Modellierung großer Sprachen
Kategorie: Generative KI
Kategorie: Extrahieren, Transformieren, Laden
Kategorie: MLOps (Maschinelles Lernen Operations)
Kategorie: Datenbausteine
Kategorie: Explorative Datenanalyse
Kategorie: Prompt Engineering
Kategorie: Maschinelles Lernen
Kategorie: Datenethik
Kategorie: Datenumwandlung
Kategorie: Jupyter
Kategorie: Apache Spark
Kategorie: Datenverarbeitung
Open Source LLMOps-Lösungen

Open Source LLMOps-Lösungen

KURS 636 Stunden

Was Sie lernen werden

  • Lokale große Sprachmodelle ausführen

  • Fine-Tuning der LLMs

  • Verwenden Sie generative KI mit Open Source

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Open Source Technologie
Kategorie: Plattformübergreifende Entwicklung
Kategorie: Verarbeitung natürlicher Sprache
Kategorie: Modellierung großer Sprachen
Kategorie: Schnittstelle zur Anwendungsprogrammierung (API)
Kategorie: Tensorflow
Kategorie: PyTorch (Bibliothek für Maschinelles Lernen)
Kategorie: Künstliche neuronale Netze
Kategorie: Maschinelles Lernen
Kategorie: Browser-Kompatibilität
Kategorie: Bereitstellung von Anwendungen
Kategorie: Generative KI
Kategorie: Rust (Programmiersprache)

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Felipe M.
Lernender seit 2018
„Es ist eine großartige Erfahrung, in meinem eigenen Tempo zu lernen. Ich kann lernen, wenn ich Zeit und Nerven dazu habe.“
Jennifer J.
Lernender seit 2020
„Bei einem spannenden neuen Projekt konnte ich die neuen Kenntnisse und Kompetenzen aus den Kursen direkt bei der Arbeit anwenden.“
Larry W.
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„Wenn mir Kurse zu Themen fehlen, die meine Universität nicht anbietet, ist Coursera mit die beste Alternative.“
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