Dieser umfassende Kurs vermittelt Ihnen die Fähigkeiten, Azure für die Erstellung und Bereitstellung von Large Language Model (LLM) Anwendungen zu nutzen. Lernen Sie, Azure OpenAI Service für die Bereitstellung von LLMs zu nutzen, Inferenz-APIs zu verwenden und mit Python zu integrieren. Erkunden Sie Architekturmuster wie Retrieval-Augmented Generation (RAG) und Azure-Dienste wie Azure Search für robuste Anwendungen. Gewinnen Sie Einblicke in die Rationalisierung von Bereitstellungen mit GitHub Actions. Wenden Sie Ihr Wissen an, indem Sie RAG mit Azure Search implementieren, GitHub Actions-Workflows erstellen und End-to-End-LLM-Anwendungen bereitstellen. Entwickeln Sie ein tiefes Verständnis des Ökosystems von Azure für LLM-Lösungen, von der Modellbereitstellung bis hin zu Architekturmustern und Bereitstellungspipelines.
End-to-End-LLMs mit Azure
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Empfohlene Erfahrung
Was Sie lernen werden
Erstellen von Endpunkten für das Große Sprachmodell in Azure
Verwendung von GitHub Actions zur Bereitstellung einer containerisierten Anwendung für LLMs
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Application Deployment
- Kategorie: Embeddings
- Kategorie: Scalability
- Kategorie: Prompt Patterns
- Kategorie: LLM Application
- Kategorie: Large Language Modeling
- Kategorie: Retrieval-Augmented Generation
Werkzeuge, die Sie lernen werden
- Kategorie: OpenAI API
- Kategorie: Application Programming Interface (API)
- Kategorie: Microsoft Azure
- Kategorie: OpenAI
- Kategorie: Model Deployment
Wichtige Details
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2 Aufgaben
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In diesem Kurs gibt es 1 Modul
In dieser Woche werden Sie Architekturmuster und die Bereitstellung von Anwendungen mit großen Sprachmodellen erkunden. Durch die Untersuchung von RAG, Azure-Diensten und GitHub Actions lernen Sie, wie Sie robuste Anwendungen erstellen können. Sie werden das Gelernte anwenden, indem Sie RAG mit der Azure-Suche implementieren, GitHub Actions Workflows erstellen und eine End-to-End-Anwendung bereitstellen.
Das ist alles enthalten
16 Videos11 Lektüren2 Aufgaben1 Unbewertetes Labor
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