学习 Large Language Model (LLM) 的基础知识，并通过部署自己基于 Open Source model 的解决方案将其付诸实践。课程结束时，您将能够利用最先进的开源 LLM，采用代码优先的方法创建 AI 应用程序。 首先，您将深入了解 LLM 的工作原理，包括 transformer 等模型架构和稀疏专家模型等先进技术。实践实验室将指导您启动云 GPU Instance 并运行 Pre-training 模型，如 Code Llama、Mistral 和稳定扩散。 课程的重点是一个指导项目，您将在自己选择的数据集上对 LLaMA 或 Mistral 等模型进行 Fine-tuning 。您将使用 SkyPilot 在云提供商的低成本 Scale Instance 上轻松扩展模型训练。最后，您将使用 LoRAX 和 vLLM 等模型服务器对模型进行 Containerization，以实现高效部署。 课程结束时，您将获得利用开源 LLM 构建 AI 解决方案的第一手经验。您所获得的技能将使您在 AI 领域的职业发展更上一层楼。
Open Source LLMOps 解决方案
了解顶级公司的员工如何掌握热门技能
积累特定领域的专业知识
本课程是 Large Language Model Operations (LLMOps) 专项课程 专项课程的一部分
在注册此课程时，您还会同时注册此专项课程。
- 向行业专家学习新概念
- 获得对主题或工具的基础理解
- 通过实践项目培养工作相关技能
- 获得可共享的职业证书
该课程共有4个模块
在本 Module 中，您将学习如何利用预训练的自然语言处理模型来构建 NLP 应用程序。我们将探索流行的 Open Source 模型，如 BERT。您将学习如何使用 HuggingFace Transformer 等库 Accessibility 这些模型，并将它们用于文本分类、问题解答和文本生成等任务。一项关键技能是使用 Large Language Model 来合成 Augmentation 数据集。通过向模型提供示例并提取其生成的文本，您可以创建更多的 Training Data。通过实践练习，您将用 Python 构建基本的 NLP 管道，使用预训练模型来执行情感分析等任务。在本 Modulation 结束时，您将获得使用最先进的 NLP 技术创建有能力的语言应用程序的实践经验。
涵盖的内容
20个视频11篇阅读材料3个作业1个讨论话题
在此 Module 中，您可以在本地运行语言模型。保持数据私密。避免 Latency 和费用。使用 Mixtral 模型和 llamafile。
涵盖的内容
8个视频11篇阅读材料3个作业3个非评分实验室
在本 Module 中，您将使用 Transformer.js 和 ONNX 在浏览器中使用模型。您将获得将模型移植到 ONNX Runtime 的经验，并体验如何将模型放到浏览器中。您还将使用 Cosmopolitan 项目来构建一个可在不同系统上轻松移植的短语生成器。
涵盖的内容
7个视频5篇阅读材料2个作业1个非评分实验室
在本 Module 中，您将重点完成几个外部实验室和实践示例，从而能够自如地运行本地 LLM，使用 Python 通过 API 与之连接，以及使用 Rust 编程语言构建解决方案。
涵盖的内容
8篇阅读材料1个作业1个非评分实验室
获得职业证书
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人们为什么选择 Coursera 来帮助自己实现职业发展
Felipe M.
自 2018开始学习的学生
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Jennifer J.
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已于 Aug 21, 2024审阅
Great learning resources that will be useful long after completing the course, concise presentations, and clear explanations of all topics
