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.

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(134 Bewertungen)

Stufe Anfänger

Empfohlene Erfahrung

Flexibler Zeitplan
5 Monate bei 10 Stunden pro Woche
Verdienen Sie sich einen beruflichen Leistungsnachweis
Teilen Sie Ihr Fachwissen mit Arbeitgebern
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Was Sie lernen werden

Kompetenzen, die Sie erwerben

  • Kategorie: Serverless Computing
  • Kategorie: Debugging
  • Kategorie: Exploratory Data Analysis
  • Kategorie: Large Language Modeling
  • Kategorie: Data Transformation
  • Kategorie: Data Pipelines
  • Kategorie: Extract, Transform, Load
  • Kategorie: Scalability
  • Kategorie: Data Ethics

Werkzeuge, die Sie lernen werden

  • Kategorie: PyTorch (Machine Learning Library)
  • Kategorie: OpenAI
  • Kategorie: Data Lakes
  • Kategorie: Apache Spark
  • Kategorie: Databricks
  • Kategorie: Prompt Engineering
  • Kategorie: Microsoft Azure
  • Kategorie: Generative AI
  • Kategorie: Apache Airflow
  • Kategorie: Jupyter
  • Kategorie: MySQL

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Unterrichtet in Englisch
69 Praxisübungen

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

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: OpenAI
Kategorie: Prompt Engineering
Kategorie: GitHub
Kategorie: Rahmen für das Risikomanagement
Kategorie: Schnittstelle zur Anwendungsprogrammierung (API)
Kategorie: Semantisches Web
Kategorie: MLOps (Maschinelles Lernen Operations)
Kategorie: Python-Programmierung
Kategorie: Generative KI

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

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

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

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

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