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MLOps的主要目标是创建一个更有效、可重复和可靠的机器学习工作流程。现在，随着大语言模型的流行，LLMOps概念也随之提出。即如何高效地开发大模型应用，包括自动化管理升级如prompt、模型评估等。为此，吴恩达联合Google的研发人员推出了最新的大模型短课LLMOps，帮助大家学习大语言模型开发过程中的自动化测试、自动化Prompt管理等一系列实践，提高大模型应用开发的效率和质量。

当谈及人工智能的巨大进步，大模型的崛起无疑是其中的一个重要里程碑。这些大模型，如GPT-3，已经展现出令人惊叹的语言生成和理解能力，但是为了让它们在特定任务上发挥最佳性能，大模型微调（Fine-tuning）是一种非常优秀的方法。微调是一种将预训练的大型模型进一步优化，以适应特定任务或领域的过程。但微调并不是很简单，今天吴恩达联合Lamini推出了全新的大模型微调短课《Finetuning Large Language Models》。

吴恩达创办的DeepLearning.AI一直在提供各种面向AI领域的精品课程。在上个月，他们发布的四门AI短课程（包含了ChatGPT的使用、ChatGPT Prompt工程技术、面向LLM应用的LangChain教程和Diffusion工作原理）受到了广泛的欢迎。今天，吴恩达宣布与AWS的研究人员一起推出了全新的长课程《Generative AI with Large Language Models》，这门课程的主要内容是讲授生成式AI的工作原理以及如何部署面向真实世界应用的生成式AI模型。

今天，吴恩达在推特上宣布和OpenAI、LangChain以及Lamini三家公司共同推出了3门短视频课程，分别是《使用ChatGPT API构建系统》、《基于LangChain的大语言模型应用与开发》和《Diffusion模型是如何工作的》。三门课程都是1个小时的短视频课程，而且配有详细的Jupyter Notebook使用方法。