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Databricks: Large Language Models: Application through Production

4.6 stars
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This course is aimed at developers, data scientists, and engineers looking to build LLM-centric applications with the latest and most popular frameworks. By the end of this course, you will have built an end-to-end LLM workflow that is ready for production!

Large Language Models: Application through Production
6 semanas
4–10 horas por semana
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Gratis
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Comienza el 9 may
Termina el 31 may
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Large Language Models: Application through Production

Sobre este curso

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This course is aimed at developers, data scientists, and engineers looking to build LLM-centric applications with the latest and most popular frameworks. You will use Hugging Face to solve natural language processing (NLP) problems, leverage LangChain to perform complex, multi-stage tasks, and deep-dive into prompt engineering. You will use data embeddings and vector databases to augment LLM pipelines. Additionally, you will fine-tune LLMs with domain-specific data to improve performance and cost, as well as identify the benefits and drawbacks of proprietary models. You will assess societal, safety, and ethical considerations of using LLMs. Finally, you will learn how to deploy your models at scale, leveraging LLMOps best practices.

By the end of this course, you will have built an end-to-end LLM workflow that is ready for production!

De un vistazo

  • Institution Databricks
  • Subject Informática
  • Level Intermediate
  • Prerequisites

    • Intermediate-level experience with Python

    • Working knowledge of machine learning and deep learning is helpful

  • Language English
  • Video Transcript English
  • Associated programs
  • Associated skillsWorkflow Management, Natural Language Processing

Lo que aprenderás

Omitir Lo que aprenderás

  • How to apply Generative AI (GenAI) / LLMs to real-world problems in natural language processing (NLP) using popular libraries, such as Hugging Face and LangChain.

  • How to add domain knowledge and memory into LLM pipelines using embeddings and vector databases.

  • Understand the nuances of pre-training, fine-tuning, and prompt engineering, and apply that knowledge to fine-tune a custom chat model

  • How to evaluate the efficacy and bias of LLMs using different methods.

  • How to implement LLMOps and multi-step reasoning best practices for an LLM workflow.

Plan de estudios

Omitir Plan de estudios
  • Module 1 - Applications with LLMs
  • Module 2 - Embeddings, Vector Databases and Search
  • Module 3 - Multi-stage Reasoning
  • Module 4 - Fine-tuning and Evaluating LLMs
  • Module 5 - Society and LLMs: Bias and Safety
  • Module 6 - LLMOps

¿Quién puede hacer este curso?

Lamentablemente, las personas residentes en uno o más de los siguientes países o regiones no podrán registrarse para este curso: Irán, Cuba y la región de Crimea en Ucrania. Si bien edX consiguió licencias de la Oficina de Control de Activos Extranjeros de los EE. UU. (U.S. Office of Foreign Assets Control, OFAC) para ofrecer nuestros cursos a personas en estos países y regiones, las licencias que hemos recibido no son lo suficientemente amplias como para permitirnos dictar este curso en todas las ubicaciones. edX lamenta profundamente que las sanciones estadounidenses impidan que ofrezcamos todos nuestros cursos a cualquier persona, sin importar dónde viva.

Este curso es parte del programa Large Language Models Professional Certificate

Más información 
Instrucción por expertos
2 cursos de capacitación
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3 meses
4 - 9 horas semanales

Formas de realizar este curso

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Audit Track

Costo

99 US$

Free

Acceso a los materiales del curso

Ilimitado

Limitado

Caduca el 20 jun

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Asistencia de edX

Certificado para compartir al finalizar

Tareas con calificación y exámenes

Visita la sección de Preguntas frecuentesen una pestaña nueva con preguntas frecuentes sobre estas modalidades.

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