Dans ce cours, vous découvrirez le pipeline LLMOps de prétraitement des données d'entraînement pour le réglage supervisé des instructions, et vous adapterez un pipeline de réglage supervisé pour entraîner et déployer un LLM personnalisé. Ceci est utile pour créer un flux de travail LLM pour votre application spécifique. Par exemple, la création d'un chatbot de questions-réponses adapté pour répondre aux questions de codage Python, ce que vous ferez dans ce cours. Tout au long du cours, vous passerez par les étapes clés de la création du pipeline LLMOps : 1. Récupérer et transformer les données d'entraînement pour la mise au point supervisée d'un LLM. 2. Modélisation des données et des modèles accordés pour suivre vos expériences d'accord.
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Expérience recommandée
Ce que vous apprendrez
Adapter un pipeline open source qui applique un affinage supervisé à un modèle de langage de grande envergure (LLM) afin de mieux répondre aux questions des utilisateurs.
Découvrez les meilleures pratiques, notamment la gestion des versions de vos données et de vos modèles, ainsi que le prétraitement de grands ensembles de données au sein d'un entrepôt de données.
Apprenez à développer une IA responsable en générant des scores de sécurité pour les sous-catégories de contenus préjudiciables.
Compétences que vous pratiquerez
- Catégorie : L'IA responsable
- Catégorie : Modélisation des grandes langues
- Catégorie : Évaluation du modèle
- Catégorie : Google Cloud Platform
- Catégorie : Contrôle des versions
- Catégorie : Modèle de formation
- Catégorie : MLOps (Machine Learning Operations)
- Catégorie : Mise au point
- Catégorie : Apprentissage supervisé
- Catégorie : Candidature au LLM
Détails à connaître
Disponible uniquement sur ordinateur
Découvrez comment les employés des entreprises prestigieuses maîtrisent des compétences recherchées

Apprendre, pratiquer et appliquer des compétences prêtes à l’emploi en moins de 2 heures
- Bénéficiez d’une formation par des experts du secteur
- Gagnez en expérience pratique en effectuant des tâches professionnelles du monde réel

À propos de ce projet
Instructeur

Offert par
Méthode d’apprentissage
Apprentissage pratique basé sur des projets
Mettez en pratique de nouvelles compétences en effectuant des tâches professionnelles à l’aide d’instructions étape par étape.
Aucun téléchargement ou installation requis(e)
Accédez aux outils et aux ressources dont vous avez besoin dans un environnement cloud.
Disponible uniquement sur ordinateur de bureau
Ce projet est conçu pour les ordinateurs portables ou de bureau disposant d’une connexion internet fiable, et non pour les appareils mobiles.
Pour quelles raisons les étudiants sur Coursera nous choisissent-ils pour leur carrière ?

Felipe M.

Jennifer J.

Larry W.

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