Ce cours complet vous dote des compétences nécessaires pour tirer parti d'Azure afin de construire et de déployer des applications de Grand modèle de langage (LLM). Apprenez à utiliser Azure OpenAI Service pour déployer des LLM, utiliser des API d'inférence et intégrer Python. Explorez les modèles architecturaux comme la Génération augmentée de récupération (RAG) et les services Azure comme Azure Search pour des applications robustes. Apprenez à rationaliser les déploiements avec les actions GitHub. Appliquez vos connaissances en mettant en œuvre RAG avec Azure Search, en créant des flux de travail GitHub Actions et en déployant des applications LLM de bout en bout. Développez une compréhension approfondie de l'écosystème d'Azure pour les solutions LLM, du déploiement de modèles aux schémas architecturaux et aux pipelines de déploiement.


Expérience recommandée
Ce que vous apprendrez
Créer des points d'extrémité pour le Grand modèle de langage (LLM) dans Azure
Utiliser les actions GitHub pour déployer une application conteneurisée pour les LLM
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Interface de programmation d'application (API)
- Catégorie : Déploiement des applications
- Catégorie : Microsoft Azure
- Catégorie : Automatisation
- Catégorie : GitHub
- Catégorie : Évolutivité
- Catégorie : Développement d'applications
- Catégorie : Grand modèle de langage (LLM)
- Catégorie : OpenAI
- Catégorie : Prompt engineering
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2 devoirs
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Il y a un module dans ce cours
Cette semaine, vous explorerez les modèles architecturaux et le déploiement de grands modèles de langage (LLM). En étudiant RAG, les services Azure et les Actions GitHub, vous apprendrez à construire des applications robustes. Vous appliquerez votre apprentissage en mettant en œuvre RAG avec Azure search, en créant des flux de travail GitHub Actions et en déployant une application de bout en bout.
Inclus
16 vidéos11 lectures2 devoirs1 laboratoire non noté
Offert par
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Statut : Essai gratuitDuke University
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