
Airflowマスタークラス
hyunjinkim
¥18,418
初級 / airflow, Data Engineering, Python
4.9
(73)
データパイプラインを効率的に作成し管理するためのOrchestrationツールであるAirflowについて学ぶ講義です。初心者でも順を追って学べるAirflowマスタークラスへようこそ!
初級
airflow, Data Engineering, Python
トランスフォーマーベースのLLMアーキテクチャとGPU活用戦略を理解し、vLLMを通じて直接サービングを行います。 AIシステムパイプラインの構築からモニタリング、マルチGPU活用まで全過程を扱う講義で、これらすべての過程を複雑な数式やコーディングなしに、図解と実習を通じて直感的に学ぶことができます。
受講生 131名
難易度 初級
受講期間 無制限
トランスフォーマーモデルとは何?トランスフォーマーモデルのエンコーダとデコーダの理解
トランスフォーマーモデルの根幹、MHA、MQA、GQA、MLAなどアテンションメカニズムの発展の流れを完璧に理解
現在事実上の標準、vLLMエンジンの活用方法マスター
vLLM サービングと TTFT、TPOT 性能指標のモニタリング
Tensor/Pipeline/Data Parallelを活用したマルチGPUアーキテクチャの設計および実装
Agent AIの核心、Tool callingの原理の理解
現場ノウハウの伝授、AIシステムパイプラインの構築と性能モニタリング
DeepSeek論文を通じて理解する最新トレンド(MLA、MTP、エングラムなど)
学習対象は
誰でしょう?
AIエンジニアを目指して、LLMサービング技術を体系的に学習しようとしている入門者
複雑な数式なしで、トランスフォーマーとアテンションの原理を実務的な観点から理解したい開発者
GPU最適化とマルチGPU環境でAIシステムを構築しようとするバックエンド/インフラエンジニア
前提知識、
必要でしょうか?
Pythonの基本文法に関する理解(変数、関数、条件文など)
Gitの基本的な使い方
1,524
受講生
98
受講レビュー
234
回答
4.9
講座評価
3
講座
こんにちは。
大手企業でデータ&AI分野に携わっている17年目の現役エンジニアです。
情報管理技術士を取得して以来、これまで得た知識を多くの人々と共有するためにコンテンツを制作しています。
はじめまして。 :)
Contact: hjkim_sun@naver.com
全体
54件 ∙ (14時間 30分)
講座資料(こうぎしりょう):
3. ローカルLLM構築の必要性
13:37
5. トークナイザー
22:53
6. 埋め込み
17:43
7. トランスフォーマーを理解する
21:23
8. Attentionメカニズム
16:57
9. encoderモデルの詳細を見る
18:05
10. decoderモデルの詳細を見る
11:30
11. headを理解する
16:35
12. エンコーダ vs デコーダ
09:17
13. モデルのソースコードを表示
09:35
全体
3件
5.0
3件の受講レビュー
受講レビュー 2
∙
平均評価 5.0
修正済み
5
私はディープラーニング関連の職種ではありませんが、コンピュータビジョン(ルールベース)の分野で働いています。会社でLLMとビジョン系のディープラーニング技術が必要になり、関連するトピックを勉強しています。 まだ40%ほどしか受講していませんが、受講評を書かなければと思い投稿します。 ディープラーニング関連の講義もたくさん受けてきましたし、それなりに有名で評判の良い方の講義も受けてみましたが、この講義ほどスッキリとまとまった講義はありませんでした。 一番良いのは、講義資料のクオリティが素晴らしいことです。エクセルで行列計算を一つひとつ書き留めてくださっていますが、復習の際に本当に役立ちます。Pythonのコードも多くの場所にコメントが付けられています。 講義の質も高く、受講生が忘れそうな部分はリマインドしてくれるので、聞き逃すことがなくて良かったです。計算も、他の講義では大抵1、2回見せて終わりですが、この講義では最後まで一緒に計算してくれるので、確実で良かったです。 Q&Aも頻繁にチェックされているのか、質問を投稿するとすぐに回答をいただけるので助かりました。講義はおそらく今年撮影されたものだと思いますが、そのせいか最新トレンドの内容が多くて良いです。 まだ口コミが広まっていない講義のようですが、関連するトピックで勉強が必要な方に本当に強くおすすめします。
こんにちは、Wonjune leeさん。 心のこもった受講レビューをいただき、ありがとうございます! 受講生の皆様が十分に意味のある資料を受け取り、後で見返してもしっかりと復習ができるよう、講義資料のクオリティを高めるために試行錯誤を重ねました。 また、アテンションのような演算をどのように伝えれば効果的に伝わるかについても、深く悩みました。 私が出した結論は、数式だけで見てもいけないし、単に簡単な比喩で伝えてもいけない、そしてPyTorchのコードだけで説明してもいけないということでした。 目で流れを追いながら見てこそ理解できると考え、エクセルで最大限説明させていただきましたが、うまく伝わったようでとても嬉しいです :) 残りの部分もぜひ最後まで受講して、良い内容を吸収していただければと思います。 応援しています!
受講レビュー 1
∙
平均評価 5.0
受講レビュー 13
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平均評価 5.0
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