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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

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4.4

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niveau Débutant

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Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme
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Compétences que vous acquerrez

  • Catégorie : Azure Databricks
  • Catégorie : Intelligence artificielle et apprentissage automatique (IA/ML)
  • Catégorie : Services de cloud computing Azure
  • Catégorie : Services en nuage
  • Catégorie : Traitement du langage naturel (NLP)
  • Catégorie : IA générative
  • Catégorie : Web sémantique
  • Catégorie : Langage de requête
  • Catégorie : Microsoft Azure
  • Catégorie : Architecture des systèmes
  • Catégorie : Inférence IA/ML
  • Catégorie : Intelligence artificielle
  • Catégorie : Conteneurisation
  • Catégorie : OpenAI
  • Catégorie : Architecture logicielle
  • Catégorie : MLOps (Apprentissage automatique)
  • Catégorie : Intelligence artificielle (IA)
  • Catégorie : Cadre de gestion des risques
  • Catégorie : Interface de programmation d'application (API)
  • Catégorie : Architecture de l'information
  • Catégorie : Cloud Computing
  • Catégorie : Platform as a Service (PaaS)
  • Catégorie : Déploiement des applications
  • Catégorie : Programmation en Python
  • Catégorie : PyTorch (Bibliothèque d'Apprentissage automatique)
  • Catégorie : GenAI
  • Catégorie : Optimisation des performances
  • Catégorie : Développement de l'informatique en nuage
  • Catégorie : Apprentissage automatique
  • Catégorie : fichier de lama
  • Catégorie : Tensorflow
  • Catégorie : Open Source
  • Catégorie : LLM
  • Catégorie : Technologie Open source
  • Catégorie : Apprentissage automatique appliqué
  • Catégorie : File d'attente
  • Catégorie : Pipelines de données
  • Catégorie : Données en temps réel
  • Catégorie : Bases de données en ligne
  • Catégorie : Architecture des données
  • Catégorie : Systèmes de gestion de bases de données
  • Catégorie : Infrastructure de données
  • Catégorie : Importation/exportation de données
  • Catégorie : Évolutivité
  • Catégorie : Gestion des bases de données
  • Catégorie : Gestion des flux de travail
  • Catégorie : MySQL
  • Catégorie : Analyse des performances
  • Catégorie : Flux d'air Apache
  • Catégorie : Systèmes de base de données
  • Catégorie : Résolution de problèmes complexes
  • Catégorie : Contrôle continu
  • Catégorie : L'informatique sans serveur
  • Catégorie : aWS bedrock
  • Catégorie : Éthique des données
  • Catégorie : AWS SageMaker
  • Catégorie : Amazon Web Services
  • Catégorie : Environnement de développement
  • Catégorie : Amazon S3
  • Catégorie : Codage sécurisé
  • Catégorie : Rust (langage de programmation)
  • Catégorie : Grands modèles linguistiques
  • Catégorie : Amazon Elastic Compute Cloud (en anglais)
  • Catégorie : aws
  • Catégorie : ChatGPT
  • Catégorie : Amazon CloudWatch
  • Catégorie : Analyse des Données
  • Catégorie : Modélisation des risques
  • Catégorie : Traitement des données
  • Catégorie : CI/CD
  • Catégorie : Bases de données
  • Catégorie : Extraction, transformation, chargement (ETL)
  • Catégorie : Lacs de données
  • Catégorie : Science des données
  • Catégorie : Apache Spark
  • Catégorie : Gouvernance de données
  • Catégorie : Transformation de données
  • Catégorie : GitHub

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Spécialisation - 6 séries de cours

Introduction à l'IA générative

COURS 137 heures4.5 (114 évaluations)

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 : Analyse des Données
Catégorie : Éthique des données
Catégorie : IA générative
Catégorie : Pipelines de données
Catégorie : Modélisation des risques
Catégorie : Traitement des données
Catégorie : CI/CD
Catégorie : Bases de données
Catégorie : Apprentissage automatique
Catégorie : Extraction, transformation, chargement (ETL)
Catégorie : Intelligence artificielle
Catégorie : Lacs de données
Catégorie : MLOps (Apprentissage automatique)
Catégorie : Science des données
Catégorie : Apache Spark
Catégorie : Intelligence artificielle (IA)
Catégorie : Gouvernance de données
Catégorie : Grands modèles linguistiques
Catégorie : Transformation de données

Opérationnaliser les LLM sur Azure

COURS 210 heures4.3 (35 évaluations)

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 : Intelligence artificielle et apprentissage automatique (IA/ML)
Catégorie : Services de cloud computing Azure
Catégorie : Services en nuage
Catégorie : Traitement du langage naturel (NLP)
Catégorie : IA générative
Catégorie : Web sémantique
Catégorie : Langage de requête
Catégorie : Microsoft Azure
Catégorie : Architecture des systèmes
Catégorie : Inférence IA/ML
Catégorie : Intelligence artificielle
Catégorie : Conteneurisation
Catégorie : OpenAI
Catégorie : Architecture logicielle
Catégorie : MLOps (Apprentissage automatique)
Catégorie : Intelligence artificielle (IA)
Catégorie : Cadre de gestion des risques
Catégorie : Interface de programmation d'application (API)
Catégorie : Architecture de l'information
Catégorie : Cloud Computing
Catégorie : Platform as a Service (PaaS)
Catégorie : Déploiement des applications
Catégorie : Programmation en Python

Ingénierie avancée des données

COURS 323 heures4.3 (11 évaluations)

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 : Intelligence artificielle et apprentissage automatique (IA/ML)
Catégorie : PyTorch (Bibliothèque d'Apprentissage automatique)
Catégorie : GenAI
Catégorie : Optimisation des performances
Catégorie : IA générative
Catégorie : Traitement du langage naturel (NLP)
Catégorie : Développement de l'informatique en nuage
Catégorie : Apprentissage automatique
Catégorie : Conteneurisation
Catégorie : fichier de lama
Catégorie : Tensorflow
Catégorie : Open Source
Catégorie : MLOps (Apprentissage automatique)
Catégorie : LLM
Catégorie : Technologie Open source
Catégorie : Apprentissage automatique appliqué
Catégorie : Déploiement des applications

GenAI et LLM sur AWS

COURS 446 heures4.8 (19 évaluations)

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 : File d'attente
Catégorie : Pipelines de données
Catégorie : Données en temps réel
Catégorie : Bases de données en ligne
Catégorie : Architecture des données
Catégorie : Systèmes de gestion de bases de données
Catégorie : Infrastructure de données
Catégorie : Importation/exportation de données
Catégorie : Évolutivité
Catégorie : Gestion des bases de données
Catégorie : Gestion des flux de travail
Catégorie : MySQL
Catégorie : Analyse des performances
Catégorie : Flux d'air Apache
Catégorie : Systèmes de base de données
Catégorie : Résolution de problèmes complexes

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 : Intelligence artificielle et apprentissage automatique (IA/ML)
Catégorie : GitHub
Catégorie : GenAI
Catégorie : Éthique des données
Catégorie : Traitement du langage naturel (NLP)
Catégorie : IA générative
Catégorie : Apprentissage automatique
Catégorie : Intelligence artificielle
Catégorie : OpenAI
Catégorie : LLM
Catégorie : Intelligence artificielle (IA)
Catégorie : Interface de programmation d'application (API)
Catégorie : ChatGPT
Catégorie : Programmation en Python

Solutions Open source LLMOps

COURS 636 heures4.7 (10 évaluations)

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 : Contrôle continu
Catégorie : L'informatique sans serveur
Catégorie : Services en nuage
Catégorie : aWS bedrock
Catégorie : Éthique des données
Catégorie : IA générative
Catégorie : Développement de l'informatique en nuage
Catégorie : AWS SageMaker
Catégorie : Amazon Web Services
Catégorie : Environnement de développement
Catégorie : OpenAI
Catégorie : Amazon S3
Catégorie : MLOps (Apprentissage automatique)
Catégorie : Codage sécurisé
Catégorie : Apprentissage automatique appliqué
Catégorie : Rust (langage de programmation)
Catégorie : Grands modèles linguistiques
Catégorie : Interface de programmation d'application (API)
Catégorie : Amazon Elastic Compute Cloud (en anglais)
Catégorie : Cloud Computing
Catégorie : aws
Catégorie : ChatGPT
Catégorie : Amazon CloudWatch

Instructeurs

Derek Wales
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5 Cours22 454 apprenants
Noah Gift
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40 Cours170 985 apprenants
Alfredo Deza
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29 Cours128 584 apprenants

Offert par

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Étudiant(e) depuis 2018
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Larry W.
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