Am Ende dieses Kurses beherrschen die Teilnehmer Databricks, um Data Engineering und Datenanalyse für Data Science Workflows durchzuführen. Darüber hinaus lernen die Teilnehmer, lokale große Sprachmodelle wie Mixtral über Hugging Face Candle und Mozilla llamafile auszuführen.
Datenbausteine zu lokalen LLMs
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Datenbausteine zu lokalen LLMs
Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung „Operationen für große Sprachmodelle (LLMOps)“
Dozenten: Noah Gift
4.007 bereits angemeldet
Bei enthalten
Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.
12 Bewertungen
Stufe Anfänger
Empfohlene Erfahrung
3 Wochen zu vervollständigen
unter 10 Stunden pro Woche
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
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: LLM-Bewerbung
- Kategorie: Datenanalyse
- Kategorie: Daten-Pipelines
- Kategorie: MLOps (Operationen für maschinelles Lernen)
- Kategorie: Datenverarbeitung
- Kategorie: Extrahieren, Transformieren, Laden
- Kategorie: Modellierung großer Sprachen
- Kategorie: Maschinelles Lernen
- Kategorie: Datenumwandlung
- Kategorie: Verantwortungsvolle AI
- Kategorie: Datenwissenschaft
- Kategorie: Analytik
Werkzeuge, die Sie lernen werden
- Kategorie: Apache Spark
- Kategorie: Databricks
- Kategorie: Generative KI
- Kategorie: Daten-Seen
- Kategorie: Modell-Einsatz
- Kategorie: Gesicht umarmen
Wichtige Details
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Bewertungen
15 Aufgaben
Unterrichtet in Englisch
Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.
Erweitern Sie Ihre Fachkenntnisse
Dieser Kurs ist Teil der Spezialisierung Spezialisierung „Operationen für große Sprachmodelle (LLMOps)“
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- Lernen Sie neue Konzepte von Branchenexperten
- Gewinnen Sie ein Grundverständnis bestimmter Themen oder Tools
- Erwerben Sie berufsrelevante Kompetenzen durch praktische Projekte
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In diesem Kurs gibt es 4 Module
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ND
Geprüft am 21. Aug. 2024
Great learning resources that will be useful long after completing the course, concise presentations, and clear explanations of all topics
Häufig gestellte Fragen
Weitere Fragen
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