Building Generative AI Apps with Llama (berufsbezogenes Zertifikat)
Create practical applications using Llama models.. Build and refine AI assistants using advanced prompting, fine-tuning and context integration.
Dozent: Taught by Meta Staff
Bei enthalten
Empfohlene Erfahrung
Was Sie lernen werden
Build production-ready assistants with Llama models, applying best practices to design, test, and scale AI solutions for customer and business needs.
Develop advanced prompt engineering and fine-tuning techniques to shape assistant behavior, improve accuracy, and tailor outputs for real use cases.
Integrate Retrieval-Augmented Generation (RAG) and long-context to create assistants that deliver dynamic, informed, and multilingual responses.
Deploy assistants across local and cloud platforms, applying inference and quantization while building a portfolio of scalable, real-world projects.
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Application Programming Interface (API)
- Kategorie: Prompt Engineering
- Kategorie: User Interface (UI)
- Kategorie: Persona (User Experience)
- Kategorie: Development Environment
- Kategorie: AI Personalization
- Kategorie: LLM Application
- Kategorie: Authentications
- Kategorie: Large Language Modeling
- Kategorie: Generative AI
- Kategorie: ChatGPT
Wichtige Details
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Häufig gestellte Fragen
Developers, entrepreneurs, and technical professionals with 1-2 years of Python knowledge who want to build AI-enabled assistants. Ideal for those looking to upskill in generative AI development or create practical business solutions using Llama models.
1-2 years of Python programming experience (for those who need to meet this prerequisite, start with the Meta Programming in Python course)
Familiarity with command-line interfaces
Understanding of basic software development concepts
Basic knowledge of REST APIs
In this program, you will be guided to access the Llama 4 Scout 17B and Llama 3.1 8B models via API in Courses 1 and 2. The course content includes examples using one of the API providers, but you are free to choose any provider that offers access to Llama models for your learning experience. Examples of such providers include Together AI, Groq, Hugging Face, and others.
In Course 3, you will be guided to use the Llama 3.1 8B model in a local environment. Llama models are available from multiple sources, with the best place to start being https://www.llama.com.
Models are also hosted and distributed by partners such as Amazon Web Services, Microsoft Azure, Google Cloud, IBM Watsonx, Oracle Cloud, Snowflake, Databricks, Dell, Hugging Face, Groq, Cerebras, SambaNova, and many others. See the Llama.com FAQ for more information.
Weitere Fragen
Finanzielle Unterstützung verfügbar,
¹Basierend auf den Antworten der „Coursera Learner Outcomes Survey“, USA, 2021.