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주제소개
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주제 2
  • Python Libraries for LLMs: This section of the exam measures skills of LLM Developers and covers using Python tools and frameworks like Hugging Face Transformers, LangChain, and PyTorch to build, fine-tune, and deploy large language models. It focuses on practical implementation and ecosystem familiarity.
주제 3
  • Experimentation: This section of the exam measures the skills of ML Engineers and covers how to conduct structured experiments with LLMs. It involves setting up test cases, tracking performance metrics, and making informed decisions based on experimental outcomes.:
주제 4
  • Experiment Design
주제 5
  • LLM Integration and Deployment: This section of the exam measures skills of AI Platform Engineers and covers connecting LLMs with applications or services through APIs, and deploying them securely and efficiently at scale. It also includes considerations for latency, cost, monitoring, and updates in production environments.
주제 6
  • Data Analysis and Visualization: This section of the exam measures the skills of Data Scientists and covers interpreting, cleaning, and presenting data through visual storytelling. It emphasizes how to use visualization to extract insights and evaluate model behavior, performance, or training data patterns.

참조: https://www.nvidia.com/en-us/learn/certification/generative-ai-llm-associate/

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