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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

(113 Bewertungen)

Stufe Anfänger

Empfohlene Erfahrung

5 Monate
Pro Woche 10 Stunden
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
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Kompetenzen, die Sie erwerben

  • Kategorie: Azure Datenbausteine
  • Kategorie: Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen (KI/ML)
  • Kategorie: Azure Cloud-Dienste
  • Kategorie: Cloud-Dienste
  • Kategorie: Generative KI
  • Kategorie: Verarbeitung natürlicher Sprache
  • Kategorie: Semantisches Web
  • Kategorie: Abfragesprachen
  • Kategorie: Microsoft Azure
  • Kategorie: Systemarchitektur
  • Kategorie: KI/ML Inferenz
  • Kategorie: Künstliche Intelligenz
  • Kategorie: Containerisierung
  • Kategorie: Software-Architektur
  • Kategorie: OpenAI
  • Kategorie: MLOps (Maschinelles Lernen Operations)
  • Kategorie: Künstliche Intelligenz (KI)
  • Kategorie: Rahmen für das Risikomanagement
  • Kategorie: Schnittstelle zur Anwendungsprogrammierung (API)
  • Kategorie: Cloud Computing
  • Kategorie: Informationsarchitektur
  • Kategorie: Bereitstellung von Anwendungen
  • Kategorie: Platform as a Service (PaaS)
  • Kategorie: Python-Programmierung
  • Kategorie: PyTorch (Bibliothek für Maschinelles Lernen)
  • Kategorie: GenAI
  • Kategorie: Leistungsoptimierung
  • Kategorie: Cloud-Entwicklung
  • Kategorie: Maschinelles Lernen
  • Kategorie: lamafile
  • Kategorie: Tensorflow
  • Kategorie: Open Source
  • Kategorie: LLMs
  • Kategorie: Open Source Technologie
  • Kategorie: Angewandtes maschinelles Lernen
  • Kategorie: Warteschlangen Management
  • Kategorie: Daten-Pipelines
  • Kategorie: Operative Datenbanken
  • Kategorie: Online-Datenbanken
  • Kategorie: Daten Architektur
  • Kategorie: Datenbank-Management-Systeme
  • Kategorie: Daten-Infrastruktur
  • Kategorie: Daten importieren/exportieren
  • Kategorie: Skalierbarkeit
  • Kategorie: Datenbank Management
  • Kategorie: Workflow Management
  • Kategorie: MySQL
  • Kategorie: Leistungsanalyse
  • Kategorie: Apache Airflow
  • Kategorie: Komplexe Problemlösung
  • Kategorie: Datenbank-Systeme
  • Kategorie: Kontinuierliche Überwachung
  • Kategorie: Serverloses Rechnen
  • Kategorie: aws bedrock
  • Kategorie: Datenethik
  • Kategorie: AWS SageMaker
  • Kategorie: Amazon Webdienste
  • Kategorie: Entwicklungsumgebung
  • Kategorie: Amazon S3
  • Kategorie: Sichere Kodierung
  • Kategorie: Rust (Programmiersprache)
  • Kategorie: Große Sprachmodelle
  • Kategorie: Amazon Elastic Compute Cloud
  • Kategorie: aws
  • Kategorie: ChatGPT
  • Kategorie: Amazon CloudWatch
  • Kategorie: Datenanalyse
  • Kategorie: Risikomodellierung
  • Kategorie: Datenverarbeitung
  • Kategorie: CI/CD
  • Kategorie: Datenbausteine
  • Kategorie: Extrahieren, Transformieren, Laden
  • Kategorie: Daten-Seen
  • Kategorie: Datenverarbeitung
  • Kategorie: Apache Spark
  • Kategorie: Data Governance
  • Kategorie: Datenumwandlung
  • Kategorie: GitHub

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  • 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.
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Spezialisierung - 6 Kursreihen

Einführung in die generative KI

KURS 137 Stunden4.5 (107 Bewertungen)

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: Datenanalyse
Kategorie: Datenethik
Kategorie: Generative KI
Kategorie: Daten-Pipelines
Kategorie: Risikomodellierung
Kategorie: Datenverarbeitung
Kategorie: CI/CD
Kategorie: Datenbausteine
Kategorie: Maschinelles Lernen
Kategorie: Extrahieren, Transformieren, Laden
Kategorie: Künstliche Intelligenz
Kategorie: Daten-Seen
Kategorie: MLOps (Maschinelles Lernen Operations)
Kategorie: Datenverarbeitung
Kategorie: Apache Spark
Kategorie: Künstliche Intelligenz (KI)
Kategorie: Data Governance
Kategorie: Große Sprachmodelle
Kategorie: Datenumwandlung

Operationalisierung von LLMs auf Azure

KURS 210 Stunden4.3 (35 Bewertungen)

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: Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen (KI/ML)
Kategorie: Azure Cloud-Dienste
Kategorie: Cloud-Dienste
Kategorie: Generative KI
Kategorie: Verarbeitung natürlicher Sprache
Kategorie: Semantisches Web
Kategorie: Abfragesprachen
Kategorie: Microsoft Azure
Kategorie: Systemarchitektur
Kategorie: KI/ML Inferenz
Kategorie: Künstliche Intelligenz
Kategorie: Containerisierung
Kategorie: Software-Architektur
Kategorie: OpenAI
Kategorie: MLOps (Maschinelles Lernen Operations)
Kategorie: Künstliche Intelligenz (KI)
Kategorie: Rahmen für das Risikomanagement
Kategorie: Schnittstelle zur Anwendungsprogrammierung (API)
Kategorie: Cloud Computing
Kategorie: Informationsarchitektur
Kategorie: Bereitstellung von Anwendungen
Kategorie: Platform as a Service (PaaS)
Kategorie: Python-Programmierung

Erweiterte Datentechnik

KURS 323 Stunden4.3 (11 Bewertungen)

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: Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen (KI/ML)
Kategorie: PyTorch (Bibliothek für Maschinelles Lernen)
Kategorie: GenAI
Kategorie: Leistungsoptimierung
Kategorie: Generative KI
Kategorie: Verarbeitung natürlicher Sprache
Kategorie: Cloud-Entwicklung
Kategorie: Maschinelles Lernen
Kategorie: Containerisierung
Kategorie: lamafile
Kategorie: Tensorflow
Kategorie: Open Source
Kategorie: MLOps (Maschinelles Lernen Operations)
Kategorie: LLMs
Kategorie: Open Source Technologie
Kategorie: Angewandtes maschinelles Lernen
Kategorie: Bereitstellung von Anwendungen

GenAI und LLMs auf AWS

KURS 445 Stunden4.8 (19 Bewertungen)

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: Warteschlangen Management
Kategorie: Leistungsoptimierung
Kategorie: Daten-Pipelines
Kategorie: Operative Datenbanken
Kategorie: Online-Datenbanken
Kategorie: Daten Architektur
Kategorie: Datenbank-Management-Systeme
Kategorie: Daten-Infrastruktur
Kategorie: Daten importieren/exportieren
Kategorie: Skalierbarkeit
Kategorie: Datenbank Management
Kategorie: Workflow Management
Kategorie: MySQL
Kategorie: Leistungsanalyse
Kategorie: Apache Airflow
Kategorie: Komplexe Problemlösung
Kategorie: Datenbank-Systeme

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: OpenAI
Kategorie: GitHub
Kategorie: GenAI
Kategorie: Verarbeitung natürlicher Sprache
Kategorie: Datenethik
Kategorie: Generative KI
Kategorie: LLMs
Kategorie: Künstliche Intelligenz (KI)
Kategorie: Schnittstelle zur Anwendungsprogrammierung (API)
Kategorie: Maschinelles Lernen
Kategorie: ChatGPT
Kategorie: Künstliche Intelligenz
Kategorie: Python-Programmierung

Open Source LLMOps-Lösungen

KURS 635 Stunden4.7 (10 Bewertungen)

Was Sie lernen werden

  • Lokale große Sprachmodelle ausführen

  • Fine-Tuning der LLMs

  • Verwenden Sie generative KI mit Open Source

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Kontinuierliche Überwachung
Kategorie: Serverloses Rechnen
Kategorie: Cloud-Dienste
Kategorie: aws bedrock
Kategorie: Datenethik
Kategorie: Generative KI
Kategorie: Cloud-Entwicklung
Kategorie: AWS SageMaker
Kategorie: Amazon Webdienste
Kategorie: Entwicklungsumgebung
Kategorie: OpenAI
Kategorie: Amazon S3
Kategorie: MLOps (Maschinelles Lernen Operations)
Kategorie: Sichere Kodierung
Kategorie: Angewandtes maschinelles Lernen
Kategorie: Rust (Programmiersprache)
Kategorie: Große Sprachmodelle
Kategorie: Schnittstelle zur Anwendungsprogrammierung (API)
Kategorie: Amazon Elastic Compute Cloud
Kategorie: Cloud Computing
Kategorie: aws
Kategorie: ChatGPT
Kategorie: Amazon CloudWatch

Dozenten

Derek Wales
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5 Kurse21.634 Lernende
Noah Gift
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40 Kurse167.887 Lernende
Alfredo Deza
Duke University
29 Kurse125.714 Lernende

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Warum entscheiden sich Menschen für Coursera für ihre Karriere?

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.
Lernender seit 2021
„Wenn mir Kurse zu Themen fehlen, die meine Universität nicht anbietet, ist Coursera mit die beste Alternative.“
Chaitanya A.
„Man lernt nicht nur, um bei der Arbeit besser zu werden. Es geht noch um viel mehr. Bei Coursera kann ich ohne Grenzen lernen.“
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Häufig gestellte Fragen