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Fine-Tune & Deploy LLMs with QLoRA on Sagemaker + Streamlit 2025-7

更新日 2026年8月10日

Udemy — Fine-Tune & Deploy LLMs with QLoRA on Sagemaker + Streamlit 2025-7

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説明

Fine-Tune & Deploy LLMs with QLoRA on Sagemaker + Streamlit 2025-7 Aは Udemy 教えられたコース によって Patrik Szepesi. 言語: 英語; 期間: 7 時間と 12 数分

Fine-Tune & Deploy LLMs with QLoRA on Sagemaker + Streamlit 2025-7 コースから Udemyこのページに記載されているコースの仕様、プレビューおよび利用可能なダウンロードエディションを検討し、リソースを選択する前に。

学習内容

  • 材料は記憶と数学をカバーしています。
  • 材料は管理をカバーしています。

コースの詳細

提供元
Udemy
指導者
Patrik Szepesi
言語
英語
レベル
すべてのレベル
所要時間
7 時間 · 12 分
サブタイトル
利用不可
品質
1080p
エディション
2025-7

コースのトピック

AIとデータIT・ソフトウェア動画チュートリアルStreamlitLarge language models
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コースのトピック · Fine-Tune & Deploy LLMs with QLoRA on Sagemaker + Streamlit 2025-7

前提知識

  • 前提のテーマは、 Python.
  • 原則的なテーマには、線形アルジェラが含まれています。
画像
画像 · Fine-Tune & Deploy LLMs with QLoRA on Sagemaker + Streamlit 2025-7

導入動画

How to open the files

ファイルを抽出し、互換性のあるプレーヤーで含まれるコースメディアを再生します。

リソースをダウンロード

1 エディションを選択し、その部品を組み合わせる。

2025-7 · 1080p · 1

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2025-7 · 1080p

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サイズ

3.42 GB

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