Is this course suitable for beginners?

Ideal for intermediate learners with coding basics.

Will there be hands-on exercises or projects?

Yes, includes demos, quizzes, and graded assignments.

What tools or libraries will I use during the course?

LangChain, LangGraph, LlamaIndex, FastAPI, Docker, AWS, and GCP.

Can I access the course content after completion?

Yes, you can revisit materials anytime.

Are there any quizzes or assessments included?

Yes, each module has quizzes and assignments.

Will I receive a certificate after completing the course?

Yes, upon successful completion.

How does this course help in deploying real-world LLM models?

It trains you to optimize and deploy LLM apps on the cloud.

What will I get if I subscribe to this Specialization?

When you enroll in the course, you get access to all of the courses in the Specialization, and you earn a certificate when you complete the work. Your electronic Certificate will be added to your Accomplishments page - from there, you can print your Certificate or add it to your LinkedIn profile.

Is financial aid available?

Yes. In select learning programs, you can apply for financial aid or a scholarship if you can’t afford the enrollment fee. If fin aid or scholarship is available for your learning program selection, you’ll find a link to apply on the description page.

Optimizing and Deploying LLM Systems

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Optimizing and Deploying LLM Systems

Ce cours fait partie de Spécialisation "Building LLMs with Hugging Face and LangChain"

Instructeur : Edureka

Inclus avec

4 modules

Obtenez un aperçu d'un sujet et apprenez les principes fondamentaux.

niveau Avancées

Expérience recommandée

1 semaine à compléter

à 10 heures par semaine

Planning flexible

Apprenez à votre propre rythme

4 modules

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niveau Avancées

Expérience recommandée

1 semaine à compléter

à 10 heures par semaine

Planning flexible

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Ce que vous apprendrez

Build NLP workflows using transformer models and Hugging Face tools.
Implement RAG systems with LangChain, vector stores, and document loaders.
Create and manage multi-agent pipelines with tools and external APIs.
Deploy LLM apps with FastAPI, Docker, monitoring, and cloud platforms.

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Large Language Modeling
Catégorie : Containerization
Catégorie : LLM Application
Catégorie : Continuous Integration
Catégorie : Retrieval-Augmented Generation
Catégorie : Artificial Intelligence
Catégorie : Continuous Deployment
Catégorie : Authentications
Catégorie : Application Deployment
Catégorie : Performance Analysis
Catégorie : CI/CD

Outils que vous découvrirez

Catégorie : LangChain
Catégorie : Postman API Platform
Catégorie : Application Programming Interface (API)
Catégorie : OpenAI API
Catégorie : Prompt Engineering
Catégorie : OpenAI
Catégorie : Model Deployment
Catégorie : Amazon Web Services
Catégorie : LangGraph

Détails à connaître

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novembre 2025

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13 devoirs

Enseigné en Anglais

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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
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Il y a 4 modules dans ce cours

This course advances your skills from building working LLM prototypes to scaling, integrating, and deploying production-grade AI systems. You’ll blend system-level concepts with hands-on engineering to profile performance, integrate real-time data and multimodal sources, and ship secure, cloud-deployed applications.

Whether you’re a developer, data scientist, or AI practitioner, this course gives you a clear roadmap to transform optimized LangChain workflows into reliable, observable services that interact with live APIs, structured data, and orchestration frameworks. Through guided lessons, structured demonstrations, and project-based learning, you’ll learn how to profile latency and token usage, design efficient prompts and chains, and evaluate pipelines with LLMOps metrics. You’ll connect external APIs, build hybrid retrieval across text, tables, and images, and orchestrate complex data flows using LlamaIndex and LangGraph. Finally, you’ll containerize and deploy a FastAPI service with authentication, monitoring, and CI/CD, culminating in an end-to-end capstone deployment. By the end of this course, you will be able to: • Profile and optimize LLM pipelines for latency, throughput, and token/cost efficiency. • Design prompt and chain strategies (dynamic templates, caching, auto-tuning) to improve reliability and speed. • Implement memory, tools, and agents to enable contextual, goal-oriented behavior. • Integrate real-world data via secure APIs and hybrid retrieval across structured, unstructured, and multimodal sources. • Orchestrate data and evaluation workflows using LlamaIndex and LangGraph for scalable reasoning. • Build, secure, containerize, and deploy a FastAPI service with JWT/OAuth, monitoring, and CI/CD automation. This course is ideal for AI developers, data scientists, and software engineers ready to move beyond prompt experimentation and deliver production-ready LLM applications. A working knowledge of Python and APIs is recommended; all steps are guided to help you master the deployment stack. Join us to learn the engineering patterns that power modern, scalable generative AI—from optimization and orchestration to secure cloud deployment.

Learn to optimize LLM applications for efficiency, scalability, and performance. This module covers latency profiling, prompt optimization, and caching strategies for faster inference. Master cost control, evaluation frameworks, and performance-tuned pipeline design for production-ready systems.

Inclus

11 vidéos5 lectures4 devoirs1 sujet de discussion

11 vidéos Total 54 minutes

Specialization Introduction 6 minutes
Course Introduction 5 minutes
Why Optimization Matters in LLM Systems 6 minutes
Demonstration: Profiling Response Latency and Token Usage in LangChain App 3 minutes
Demonstration: Implement Async Batching and Caching 4 minutes
Efficient Prompts for Reliability and Speed 6 minutes
Demonstration: Dynamic Prompts and Templates for Better Control 4 minutes
Demonstration: Implement Prompt Caching and Auto-Tuning 5 minutes
Evaluating Model Output Quality 6 minutes
Demonstration: LangSmith + Weights and Biases Integration 4 minutes
Demonstration: Tracking API Costs and Token Usage 4 minutes

5 lectures Total 70 minutes

Welcome to Optimizing and Deploying LLM Systems 15 minutes
Cost and Latency Optimization Guide 15 minutes
Prompt Compression and Evaluation Metrics 15 minutes
LLMOps Evaluation Frameworks 15 minutes
Summary of Scaling and Optimizing LLM Pipelines 10 minutes

4 devoirs Total 48 minutes

Knowledge Check: Scaling and Optimizing LLM Pipelines 30 minutes
Practice Quiz: Performance Optimization Fundamentals 6 minutes
Practice Quiz: Prompt and Chain Optimization 6 minutes
Practice Quiz: Evaluating and Monitoring Pipelines 6 minutes

1 sujet de discussion Total 10 minutes

Introduce Yourself 10 minutes

Master integration of diverse data sources within LLM-powered systems. This module covers API-driven workflows, secure automation, and hybrid data pipelines. Learn to use LlamaIndex and LangGraph to build intelligent, context-aware retrieval and reasoning systems.

Inclus

9 vidéos4 lectures4 devoirs

9 vidéos Total 48 minutes

Power of APIs in LLMs 6 minutes
Demonstration: Connecting Multiple External APIs 3 minutes
Demonstration: Event-Driven Pipeline with Webhooks and Queues 5 minutes
Combining Structured and Unstructured Data 6 minutes
Demonstration:Natural-Language to SQL with LangChain and OpenAI 4 minutes
Demonstration: Hybrid Retrieval Using LLM and LangChain 6 minutes
Data Indexing and Workflow Orchestration 6 minutes
Demonstration: Complex Data Pipeline with LlamaIndex 6 minutes
Demonstration: Automated Evaluation Workflow with LangGraph and LLM 6 minutes

4 lectures Total 55 minutes

Secure API Integration and Governance 15 minutes
Multi-Modal Data Fusion 15 minutes
Combining Multiple Data Sources for Reasoning 15 minutes
Summary of Integrating APIs and External Data Sources 10 minutes

4 devoirs Total 48 minutes

Knowledge Check: Integrating APIs and External Data Sources 30 minutes
Practice Quiz: API-Driven LLM Workflows 6 minutes
Practice Quiz: Structured and Multi-Modal Data Integration 6 minutes
Practice Quiz: Data Orchestration with LlamaIndex and LangGraph 6 minutes

Gain practical skills in deploying and managing LLM systems at scale. This module covers API service design, containerization, and cloud deployment with security and monitoring. Complete a capstone project to deliver a fully deployed, automated, and scalable LLM application.

Inclus

13 vidéos3 lectures4 devoirs

13 vidéos Total 78 minutes

From Development to Production — API Design 6 minutes
Demonstration: Creating REST Endpoints with FastAPI for LangChain Workflows 4 minutes
Demonstration: Adding Auth (JWT/OAuth) and Rate Limiting 7 minutes
Containerization Essentials for AI Apps 6 minutes
Demonstration: Dockerize LangChain + FastAPI App 5 minutes
Demonstration: Deployment of API on AWS 7 minutes
Capstone Overview: LLM Orchestrator 5 minutes
Demonstration: Capstone Project Overview and Architecture 7 minutes
Demonstration: Building LLM APIs with FASTAPI 7 minutes
Demonstration: Authentication and Analytics Integration 6 minutes
Demonstration: Data Pipeline and Docker Setup 5 minutes
Demonstration: Automating Deployment with CI/CD 5 minutes
Demonstration: Cloud Deployment and Frontend Setup 6 minutes

3 lectures Total 45 minutes

Secure API Architecture 15 minutes
Secrets and Environment Configurations in Cloud 15 minutes
Summary of Deploying and Managing LLM Applications 15 minutes

4 devoirs Total 48 minutes

Deployed LLM System Evaluation Report 30 minutes
Practice Quiz: Building an LLM API Service 6 minutes
Practice Quiz: Containerization and Cloud Deployment 6 minutes
End-to-End LLM System Deployment 6 minutes

Conclude your learning journey with a hands-on final project and assessment. This module reinforces key concepts in LLM optimization, integration, and deployment. Reflect on your progress and prepare for advanced, real-world LLM system development.

Inclus

1 vidéo1 lecture1 devoir1 sujet de discussion

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Felipe M.

Étudiant(e) depuis 2018

’Pouvoir suivre des cours à mon rythme à été une expérience extraordinaire. Je peux apprendre chaque fois que mon emploi du temps me le permet et en fonction de mon humeur.’

Jennifer J.

Étudiant(e) depuis 2020

’J'ai directement appliqué les concepts et les compétences que j'ai appris de mes cours à un nouveau projet passionnant au travail.’

Larry W.

Étudiant(e) depuis 2021

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Foire Aux Questions

Basic knowledge of Python, APIs, and machine learning.

LLM optimization, API integration, data orchestration, and deployment.

Around 4–6 weeks across three main modules.

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