À la fin de ce cours, un apprenant maîtrisera Databricks pour effectuer des tâches d'ingénierie et d'analyse de données pour les flux de travail de la science des données. En outre, un étudiant apprendra à maîtriser l'exécution de grands modèles de langage locaux comme Mixtral via Hugging Face Candle et Mozilla llamafile.
Des réseaux de données aux LLM locaux
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Des réseaux de données aux LLM locaux
Ce cours fait partie de Spécialisation "Opérations de grands modèles de langage (LLMOps)"
Instructeurs : Noah Gift
3 842 déjà inscrits
Inclus avec
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12 avis
niveau Débutant
Expérience recommandée
3 semaines à compléter
à 10 heures par semaine
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme
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 : Extract, Transform, Load
- Catégorie : Large Language Modeling
- Catégorie : Data Transformation
- Catégorie : Machine Learning
- Catégorie : Responsible AI
- Catégorie : Data Processing
- Catégorie : Analytics
- Catégorie : Data Science
- Catégorie : Data Analysis
- Catégorie : MLOps (Machine Learning Operations)
- Catégorie : Data Pipelines
Outils que vous découvrirez
- Catégorie : Hugging Face
- Catégorie : Data Lakes
- Catégorie : Databricks
- Catégorie : Model Deployment
- Catégorie : Generative AI
Détails à connaître
Certificat partageable
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Évaluations
15 devoirs
Enseigné en Anglais
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Ce cours fait partie de la Spécialisation "Opérations de grands modèles de langage (LLMOps)"
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- Apprenez de nouveaux concepts auprès d'experts du secteur
- Acquérez une compréhension de base d'un sujet ou d'un outil
- Développez des compétences professionnelles avec des projets pratiques
- Obtenez un certificat professionnel partageable
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Révisé le 21 août 2024
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