यहाँ ठोस सामग्री है। हालाँकि कुछ मॉड्यूल और विस्तृत हो सकते थे, समग्र मूल्य और प्रयोज्यता उच्च है। अच्छा काम!
LLMOps और जनरेटिव AI: प्रोडक्शन मॉडल डिप्लॉय करना
जनरेटिव AI ऐप्लिकेशन्स के लाइफसाइकिल को मैनेज करने के लिए स्किल्स डेवलप करें, शुरुआती प्रॉम्प्ट डिज़ाइन से लेकर प्रोडक्शन डिप्लॉयमेंट और मॉनिटरिंग तक।
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एआई प्रशिक्षक
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कोई शेड्यूल या डेडलाइन नहीं — अपनी गति से, जब चाहें तब सीखें। -
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हिंदी में
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इस कोर्स के बारे में
जैसे-जैसे लार्ज लैंग्वेज मॉडल (LLM) आधुनिक सॉफ्टवेयर का केंद्र बनते जा रहे हैं, एक साधारण प्रॉम्प्ट से एक विश्वसनीय प्रोडक्शन ऐप्लिकेशन तक पहुंचने की क्षमता एक महत्वपूर्ण स्किल है। इन मॉडलों को मैनेज, डिप्लॉय और स्केल करने का तरीका समझना ही प्रोटोटाइप को एक प्रोफेशनल-ग्रेड AI सॉल्यूशन से अलग करता है।
आप बेसिक AI कॉन्सेप्ट्स को समझने से लेकर मजबूत LLMOps वर्कफ़्लो को लागू करने तक का सफ़र तय करेंगे, जो यह सुनिश्चित करेगा कि आपके जनरेटिव ऐप्लिकेशन्स स्केलेबल, मेंटेनेबल और एफिशिएंट हों। आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के ऑपरेशनल साइड पर ध्यान केंद्रित करके, आप एक्सपेरिमेंटल कोड और प्रोडक्शन-रेडी सिस्टम के बीच की खाई को पाटना सीखेंगे।
आप क्या सीखेंगे:
- डिस्क्रिमिनेटिव और जनरेटिव मॉडल के बीच मौलिक अंतर को समझें।
- मॉडल आउटपुट क्वालिटी और विश्वसनीयता को बेहतर बनाने के लिए एडवांस्ड प्रॉम्प्ट इंजीनियरिंग रणनीतियों को लागू करें।
- मॉडल को बाहरी डेटा स्रोतों और वेक्टर डेटाबेस से जोड़ने के लिए रिट्रीवल-ऑगमेंटेड जनरेशन (RAG) लागू करें।
- LLM ऐप्लिकेशन्स की सटीकता और सुरक्षा को मापने के लिए ऑटोमेटेड इवैल्यूएशन फ्रेमवर्क को कॉन्फ़िगर करें।
- Hugging Face और OpenAI इंटरफेस का उपयोग करके जनरेटिव मॉडल को प्रोडक्शन एनवायरनमेंट में डिप्लॉय करें।
- आधुनिक ऑब्जर्वेबिलिटी और मॉनिटरिंग प्रैक्टिसेज के साथ AI सिस्टम के ऑपरेशनल लाइफसाइकिल को मैनेज करें।
यह कोर्स LLMs और MLOps की फाउंडेशनल डेफिनिशन्स से शुरू होता है, इससे पहले कि हम प्रैक्टिकल इम्प्लीमेंटेशन पैटर्न में आगे बढ़ें। आप विस्तृत आर्किटेक्चरल एक्सप्लेनेशन पढ़ेंगे और कोड स्निपेट्स का अध्ययन करेंगे जो रियल-वर्ल्ड सिनेरियो में मॉडल को प्रभावी ढंग से पैकेज, सर्व और मॉनिटर करने का तरीका प्रदर्शित करते हैं।
यह कोर्स AI और ऑपरेशन्स के इंटरसेक्शन में रुचि रखने वाले शुरुआती लोगों के लिए डिज़ाइन किया गया है; मशीन लर्निंग डिप्लॉयमेंट या हाई-लेवल डेटा साइंस का कोई पूर्व अनुभव आवश्यक नहीं है।
आज ही जनरेटिव AI के ऑपरेशनल साइड पर अपनी नींव बनाना शुरू करें।
आपको क्या मिलेगा
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समापन प्रमाणपत्र
अपने LinkedIn प्रोफ़ाइल में जोड़ें -
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व्यक्तिगत AI ट्यूटर
किसी पाठ में अटक गए? अपने बिल्ट-इन ट्यूटर से कभी भी, कुछ भी पूछो। -
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ऑडियो संस्करण शामिल
चलते-फिरते सीखें — स्क्रीन की ज़रूरत नहीं -
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लाइफटाइम एक्सेस
कभी भी लौटें, समाप्ति नहीं -
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फ़ोन या कंप्यूटर
कहीं भी, किसी भी डिवाइस पर -
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14-दिन वापसी
बिना सवाल -
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छोटा और केंद्रित
2 घंटे 42 मिनट व्यावहारिक सामग्री
समापन प्रमाणपत्र
PickAClass पर पूरा किया हर कोर्स ऐसी क्रेडेंशियल देता है — मूल, अपने कोड के साथ, URL से सत्यापन योग्य, और जो वास्तव में प्रदर्शित हुआ उसका विस्तृत विवरण।
P
PickAClass
कौशल प्रोफ़ाइल · सत्यापन योग्य
दस्तावेज़
महारत प्रमाणपत्र
यह प्रमाणित करता है कि
नाम उपनाम
ने सफलतापूर्वक निपुणता प्रदर्शित की
LLMOps और जनरेटिव AI: प्रोडक्शन मॉडल डिप्लॉय करना
प्रदर्शित कौशल
✓
व्यवहारिक पैटर्न विश्लेषण
आधारभूत
1.2 घं
✓
निर्णय-आर्किटेक्चर ढांचे
दक्ष
1.4 घं
✓
A/B परीक्षण डिजाइन
दक्ष
1.7 घं
✓
व्यवहारिक कॉपीराइटिंग
उन्नत
1.9 घं
P
PickAClass — नाम उपनाम
LLMOps और जनरेटिव AI: प्रोडक्शन मॉडल डिप्लॉय करना
पृष्ठ 2 / 2
प्रदर्शन विवरण
कोर्सवर्क सारांश
पूर्ण पाठ
14 / 14
अभ्यास प्रश्न
26 / 28
जमा असाइनमेंट
4 (औसत 4.5 / 5)
कैपस्टोन प्रोजेक्ट
समीक्षित — 4.6 / 5
कुल अभ्यास
6.2 घं
प्रदर्शन बेंचमार्क
कोहोर्ट रैंक
1,625 में शीर्ष 12%
पूर्णता का समय
11 दिन (माध्यिका: 22)
महारत स्कोर
91 / 100
अभ्यास-प्रश्न स्कोर
94%
कौशल सत्यापन
सत्यापित कौशल पथ
समीक्षाएँ (4)
एक अच्छी शुरुआत। संरचना ज्यादातर स्पष्ट थी, लेकिन काश कुछ और वास्तविक दुनिया के उदाहरण होते। फिर भी, बहुत कुछ सीखा।
कुल मिलाकर काफी अच्छा। संरचना तार्किक थी, और कई उदाहरण सहायक थे। कुछ क्षेत्रों में थोड़ी और गहराई की आवश्यकता हो सकती थी, लेकिन यह ठोस है।
उपयोगी लगा। फ्लो तार्किक था, और उदाहरणों ने विचारों को पुख्ता करने में मदद की। थोड़ी और गहराई हो सकती थी।
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अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न
इस कोर्स के लिए मुझे क्या चाहिए? +
बस इंटरनेट वाला एक फ़ोन या कंप्यूटर। कोई इंस्टॉल नहीं, कोई विशेष हार्डवेयर नहीं।
मैं भुगतान कैसे करूँ? +
Stripe के माध्यम से कार्ड से। हम कार्ड विवरण स्टोर नहीं करते — Stripe सुरक्षित रूप से संभालता है।
क्या मुझे रिफ़ंड मिल सकता है? +
हाँ — 14 दिनों में पूर्ण रिफ़ंड, बिना सवाल।
मेरा एक्सेस कब तक रहेगा? +
हमेशा के लिए। एक बार खरीदने पर कोर्स आपका है — कभी भी दोबारा देखें।
क्या मुझे प्रमाणपत्र मिलेगा? +
हाँ। पूरा करने पर एक प्रमाणपत्र मिलेगा जिसे आप अपने LinkedIn प्रोफ़ाइल में जोड़ सकते हैं।
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