काफी जानकारीपूर्ण। मुझे व्यावहारिक अनुप्रयोग उदाहरण पसंद आए, हालाँकि शुरुआती सेटअप में उम्मीद से ज़्यादा समय लगा।
LLMOps फ़ाउंडेशन: Jenkins, Docker, और Kubernetes के साथ LLMs को डिप्लॉय करना
Jenkins, Docker, Kubernetes, और क्लाउड-नेटिव मॉनिटरिंग टूल्स का उपयोग करके प्रोडक्शन-रेडी LLM डिप्लॉयमेंट पाइपलाइन बनाना और स्वचालित करना सीखें।
-
💬
एआई प्रशिक्षक
किसी भी पाठ के बारे में पूछें और तुरंत, कभी भी स्पष्ट उत्तर पाएँ। -
🕐
कभी भी शुरू करें
कोई शेड्यूल या डेडलाइन नहीं — अपनी गति से, जब चाहें तब सीखें। -
🌐
हिंदी में
पाठ, कार्य और प्रमाणपत्र — सब कुछ पूरी तरह आपकी भाषा में।
इस कोर्स के बारे में
Large Language Models (LLMs) को प्रोडक्शन में डिप्लॉय करने के लिए केवल कोड लिखने से कहीं अधिक की आवश्यकता होती है; इसके लिए मजबूत इंफ्रास्ट्रक्चर, ऑटोमेशन और निरंतर मॉनिटरिंग की मांग होती है। यह टेक्स्ट-आधारित कोर्स आपको LLMOps की मुख्य अवधारणाओं के माध्यम से मार्गदर्शन करता है, जिससे आपको स्थानीय AI प्रयोगों से स्केलेबल, क्लाउड-रेडी डिप्लॉयमेंट की ओर बढ़ने में मदद मिलती है।
आप LLM एप्लिकेशन्स को कंटेनराइज़ करने, डिप्लॉयमेंट पाइपलाइन को स्वचालित करने और प्रोडक्शन में मॉडल के प्रदर्शन को बनाए रखने की गहन समझ हासिल करेंगे। वास्तविक दुनिया के डिप्लॉयमेंट पैटर्न का अध्ययन करके, आप उद्योग-मानक टूल्स और क्लाउड सेवाओं का उपयोग करके इंफ्रास्ट्रक्चर को कुशलतापूर्वक प्रबंधित करना सीखेंगे।
What you'll learn:
- LLMOps के मुख्य सिद्धांतों को समझें, जिनमें मॉडल सर्विंग, vector databases, और retrieval-augmented generation (RAG) आर्किटेक्चर शामिल हैं।
- लगातार डिप्लॉयमेंट के लिए FastAPI और Docker कंटेनरों का उपयोग करके LLM एप्लिकेशन बनाएं और पैकेज करें।
- टेस्टिंग और डिप्लॉयमेंट को सुव्यवस्थित करने के लिए Jenkins CI/CD पाइपलाइन के साथ डिलीवरी वर्कफ़्लो को स्वचालित करें।
- Kubernetes क्लस्टर प्रबंधन का उपयोग करके बड़े पैमाने पर कंटेनराइज़्ड AI एप्लिकेशन्स को Orchestrate करें।
- मॉडल विलंबता (latency) और स्वास्थ्य को ट्रैक करने के लिए Prometheus और Grafana का उपयोग करके प्रोडक्शन मॉनिटरिंग और observability को कॉन्फ़िगर करें।
- AWS और GCP इंफ्रास्ट्रक्चर का उपयोग करके स्केलेबल मॉडल को क्लाउड वातावरण में डिप्लॉय करें।
यह कोर्स LLMOps और containerization की मूलभूत परिभाषाओं से शुरू होता है, फिर पाइपलाइन ऑटोमेशन, orchestration और प्रोडक्शन मॉनिटरिंग की ओर बढ़ता है। आप लिखित स्पष्टीकरणों, वैचारिक विश्लेषणों और व्यावहारिक कॉन्फ़िगरेशन परिदृश्यों के माध्यम से चरण-दर-चरण आगे बढ़ेंगे।
यह कोर्स सॉफ्टवेयर डेवलपर्स, डेटा साइंटिस्ट्स और महत्वाकांक्षी MLOps इंजीनियरों के लिए डिज़ाइन किया गया है जो प्रोडक्शन डिप्लॉयमेंट सीखना चाहते हैं। DevOps या क्लाउड इंफ्रास्ट्रक्चर के साथ पूर्व अनुभव की आवश्यकता नहीं है, क्योंकि हम मूलभूत अवधारणाओं से शुरुआत करते हैं।
आधुनिक generative AI एप्लिकेशन्स के पीछे के इंफ्रास्ट्रक्चर में महारत हासिल करने के लिए आज ही पढ़ना शुरू करें।
आपको क्या मिलेगा
-
📜
समापन प्रमाणपत्र
अपने LinkedIn प्रोफ़ाइल में जोड़ें -
💬
व्यक्तिगत AI ट्यूटर
किसी पाठ में अटक गए? अपने बिल्ट-इन ट्यूटर से कभी भी, कुछ भी पूछो। -
♾️
लाइफटाइम एक्सेस
कभी भी लौटें, समाप्ति नहीं -
📱
फ़ोन या कंप्यूटर
कहीं भी, किसी भी डिवाइस पर -
💸
14-दिन वापसी
बिना सवाल -
⚡
छोटा और केंद्रित
2 घंटे 36 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 फ़ाउंडेशन: Jenkins, Docker, और Kubernetes के साथ LLMs को 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 फ़ाउंडेशन: Jenkins, Docker, और Kubernetes के साथ LLMs को 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)
इसने वास्तव में मुझे कुछ प्रमुख अवधारणाओं को मजबूत करने में मदद की। स्पष्टीकरण उत्कृष्ट थे और उदाहरण बहुत स्पष्ट थे। बहुत पसंद आया!
जानकारीपूर्ण और अच्छी तरह से व्यवस्थित। बाद के मॉड्यूल में अधिक विविध उदाहरणों से लाभान्वित हो सकता था।
यह एक ठीक-ठाक परिचय है। अधिक विविध उदाहरणों और मॉड्यूल के बीच थोड़े बेहतर प्रवाह से लाभ हो सकता है।
शिक्षार्थियों ने यह भी लिया
💼 जॉब के लिए तैयार
🎓 सर्टिफिकेट सहित
Docker, Jenkins, और AWS के साथ एप्लिकेशन को कंटेनरीकृत करना
सर्टिफ़िकेट
व्यावहारिक
AR$ 15.000
→
🎓 सर्टिफिकेट सहित
शुरुआती लोगों के लिए Kubernetes: अपना पहला कंटेनरीकृत वेब ऐप डिप्लॉय करें
सर्टिफ़िकेट
व्यावहारिक
AR$ 15.000
→
🔥 ट्रेंडिंग
🎓 सर्टिफिकेट सहित
डॉकर और कुबेरनेट्स फंडामेंटल्स: माइक्रोसर्विसेज डिप्लॉयमेंट
सर्टिफ़िकेट
व्यावहारिक
AR$ 15.000
→
⚡ शुरुआत के लिए बेस्ट
🎓 सर्टिफिकेट सहित
DevOps कैपस्टोन: सुरक्षित माइक्रोसर्विसेज को डिप्लॉय करना
सर्टिफ़िकेट
व्यावहारिक
AR$ 15.000
→
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।
इन क्षेत्रों के लिए
टेक
डिज़ाइन
वित्त
मार्केटिंग
स्वास्थ्य
शिक्षा
आतिथ्य
विनिर्माण
10
हर माह 10 कोर्स पाएं
मेंबर हर महीने अपनी पसंद के 10 कोर्स AR$ 0 में पाते हैं। कोर्स का कोई शुल्क नहीं — आप सिर्फ सब्सक्रिप्शन के पैसे देते हैं।
AR$ 74.000 / प्रति माह
- ✓ हर महीने 10 कोर्स
- ✓ कभी भी रद्द करें
हर महीने नवीनीकृत। अप्रयुक्त कोर्स हर बिलिंग माह के अंत में समाप्त हो जाते हैं।