Duke University

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

19 297 déjà inscrits

Inclus avec Coursera PlusEn savoir plus

Approfondissez votre connaissance d’un sujet

des 358 examens de cours de ce programme

niveau Débutant

Expérience recommandée

5 mois à compléter
à 10 heures par semaine
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Ce que vous apprendrez

Compétences que vous acquerrez

  • Catégorie : Architectures de modèles génératifs
  • Catégorie : Motifs de l'invitation
  • Catégorie : Optimisation des performances
  • Catégorie : Génération assistée par récupération
  • Catégorie : Candidature au LLM
  • Catégorie : Modélisation des grandes langues
  • Catégorie : Extraire, transformer, charger
  • Catégorie : MLOps (Machine Learning Operations)

Outils que vous découvrirez

  • Catégorie : ChatGPT
  • Catégorie : IA générative
  • Catégorie : Déploiement du modèle
  • Catégorie : La roche-mère de l'Amazonie
  • Catégorie : Databricks
  • Catégorie : Ingénierie rapide
  • Catégorie : Bases de données vectorielles
  • Catégorie : Flux d'air Apache
  • Catégorie : Visage étreint
  • Catégorie : API OpenAI
  • Catégorie : Lacs de données
  • Catégorie : OpenAI

Détails à connaître

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Découvrez comment les employés des entreprises prestigieuses maîtrisent des compétences recherchées

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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

Introduction à l'IA générative

Introduction à l'IA générative

COURS 1, 38 heures

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 : Ingénierie rapide
Catégorie : Génération assistée par récupération
Catégorie : IA générative
Catégorie : API OpenAI
Catégorie : Mise au point
Catégorie : Modélisation des grandes langues
Catégorie : ChatGPT
Catégorie : Architectures de modèles génératifs
Catégorie : Visage étreint
Catégorie : Programmation Python
Catégorie : Apprentissage automatique
Catégorie : Motifs de l'invitation
Catégorie : OpenAI
Catégorie : Connaissance de l'IA
Catégorie : Copilote GitHub
Catégorie : L'IA responsable
Opérationnaliser les LLM sur Azure

Opérationnaliser les LLM sur Azure

COURS 2, 11 heures

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 : Microsoft Azure
Catégorie : Déploiement du modèle
Catégorie : Génération assistée par récupération
Catégorie : Modélisation des grandes langues
Catégorie : API OpenAI
Catégorie : Candidature au LLM
Catégorie : Motifs de l'invitation
Catégorie : Programmation Python
Catégorie : MLOps (Machine Learning Operations)
Catégorie : Cadre de gestion des risques
Catégorie : Ingénierie rapide
Catégorie : OpenAI
Catégorie : Déploiement dans le nuage
Catégorie : Déploiement des applications
Catégorie : Emboîtements
Ingénierie avancée des données

Ingénierie avancée des données

COURS 3, 23 heures

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 : Flux d'air Apache
Catégorie : MySQL
Catégorie : Bases de données vectorielles
Catégorie : Évolutivité
Catégorie : Pipelines de données
Catégorie : Gestion des bases de données
Catégorie : Optimisation des performances
Catégorie : Importation/exportation de données
Catégorie : Systèmes de gestion de bases de données
GenAI et LLM sur AWS

GenAI et LLM sur AWS

COURS 4, 46 heures

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 : La roche-mère de l'Amazonie
Catégorie : Rust (langage de programmation)
Catégorie : Éthique des données
Catégorie : MLOps (Machine Learning Operations)
Catégorie : Workflows d'IA
Catégorie : Modélisation des grandes langues
Catégorie : IA générative
Catégorie : Sécurité de l'IA
Catégorie : Contrôle continu
Catégorie : Informatique en nuage
Catégorie : Modèle de formation
Catégorie : L'informatique sans serveur
Catégorie : Déploiement du modèle
Catégorie : Amazon Web Services
Catégorie : Candidature au LLM
Catégorie : Évaluation du modèle
Catégorie : Environnement de développement
Databricks vers les LLM locaux

Databricks vers les LLM locaux

COURS 5, 27 heures

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 : Databricks
Catégorie : Modélisation des grandes langues
Catégorie : Transformation des données
Catégorie : L'IA responsable
Catégorie : Visage étreint
Catégorie : IA générative
Catégorie : Pipelines de données
Catégorie : MLOps (Machine Learning Operations)
Catégorie : Analyse
Catégorie : Lacs de données
Catégorie : Apprentissage automatique
Catégorie : Candidature au LLM
Catégorie : Extraire, transformer, charger
Catégorie : Analyse des données
Catégorie : Déploiement du modèle
Catégorie : Science des données
Solutions Open source LLMOps

Solutions Open source LLMOps

COURS 6, 36 heures

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 : Développement multiplateforme
Catégorie : Visage étreint
Catégorie : Modélisation des grandes langues
Catégorie : Déploiement du modèle
Catégorie : Traitement du langage naturel
Catégorie : Apprentissage automatique
Catégorie : Technologie Open Source
Catégorie : Conteneurisation
Catégorie : Mise au point
Catégorie : Candidature au LLM
Catégorie : C (langage de programmation)

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Instructeurs

Derek Wales
Duke University
5 Cours43 799 apprenants
Noah Gift
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40 Cours292 482 apprenants
Alfredo Deza
Duke University
29 Cours196 058 apprenants

Offert par

Duke University

Pour quelles raisons les étudiants sur Coursera nous choisissent-ils pour leur carrière ?

Felipe M.

Étudiant(e) depuis 2018
’Pouvoir suivre des cours à mon rythme à été une expérience extraordinaire. Je peux apprendre chaque fois que mon emploi du temps me le permet et en fonction de mon humeur.’

Jennifer J.

Étudiant(e) depuis 2020
’J'ai directement appliqué les concepts et les compétences que j'ai appris de mes cours à un nouveau projet passionnant au travail.’

Larry W.

Étudiant(e) depuis 2021
’Lorsque j'ai besoin de cours sur des sujets que mon université ne propose pas, Coursera est l'un des meilleurs endroits où se rendre.’

Chaitanya A.

’Apprendre, ce n'est pas seulement s'améliorer dans son travail : c'est bien plus que cela. Coursera me permet d'apprendre sans limites.’

Avis des étudiants sur Opérations de grands modèles de langage (LLMOps)

moyenne sur l'ensemble des 6 cours

  • 5 étoiles

    67,78 %

  • 4 étoiles

    18,26 %

  • 3 étoiles

    5,52 %

  • 2 étoiles

    3,84 %

  • 1 étoile

    4,56 %

VK
Cours : Introduction à l'IA générative

Révisé le 23 août 2026

ND
Cours : Opérationnaliser les LLM sur Azure

Révisé le 22 août 2024

ND
Cours : Ingénierie avancée des données

Révisé le 22 août 2024

Foire Aux Questions