🤖 Большие языковые модели (LLM) требуют продуманной архитектуры, контроля качества, мониторинга и понимания ограничений. Без этого решения нестабильны.
Курс «LLM-инженер» закрывает этот разрыв. Вы освоите интеграцию моделей в серверную часть, работу с векторными базами данных и подход RAG (генерация с дополнением из поиска), научитесь управлять контекстом, оптимизировать модели и выстраивать процессы эксплуатации.
Отдельный фокус — на развёртывании, автоматизации и мониторинге ИИ-систем. Курс ведут разработчики и архитекторы из крупных отечественных банков и маркетплейсов.
🆕 Программа обновлена под текущие задачи рынка.
Курс построен как инженерный цикл — от фундамента до запуска. Каждый модуль добавляет слой:
• 🆕 Основы нейросетей и подготовка данных — основы глубокого обучения (Deep Learning) и обработки естественного языка (NLP).
• 🆕 Анатомия и обзор современных LLM — токенизация, архитектуры encoder/decoder, ландшафт моделей.
• Начало работы с LLM — практика с Yandex Cloud и Hugging Face.
• Проектирование запросов и агенты — LangChain, LangGraph, Langfuse. Чат-боты, мультиагентные системы.
• RAG: интеграция внешних знаний — векторные базы данных ChromaDB, Qdrant, Milvus; LlamaIndex; продвинутый RAG с переранжированием; оценка через RAGAS.
• 🆕 Дообучение и оптимизация — подготовка данных, LoRA/QLoRA (низкоранговая адаптация) через Unsloth, квантование (quantization) GGUF, AWQ, метрики и эталонные тесты.
• 🆕 Мультимодальные системы — VLM (визуально-языковые модели) (Qwen2-VL, LLaVA), CLIP, Whisper, TTS (синтез речи). Универсальный ассистент с голосовым и визуальным интерфейсом.
• 🆕 Развёртывание, обслуживание и LLMOps (методология эксплуатации LLM) — Ollama, vLLM, NVIDIA Triton, нагрузочное тестирование, CI/CD (непрерывная интеграция и доставка).
Что вы сможете делать после обучения:
• Дообучить открытую модель на своём наборе данных через LoRA/QLoRA.
• Квантовать её в GGUF и запустить локально.
• Развернуть через Ollama или vLLM.
• Построить RAG-систему по корпоративным документам.
• Оценить качество через RAGAS и эталонные тесты.
При полной оплате действует скидка 10% по промокоду 10LLM.
➡️ Оставьте заявку — расскажем подробности и условия: https://tglink.io/364d417adf21ed?erid=2W5zFKAK96Z
#реклама
О рекламодателе
Курс «LLM-инженер» закрывает этот разрыв. Вы освоите интеграцию моделей в серверную часть, работу с векторными базами данных и подход RAG (генерация с дополнением из поиска), научитесь управлять контекстом, оптимизировать модели и выстраивать процессы эксплуатации.
Отдельный фокус — на развёртывании, автоматизации и мониторинге ИИ-систем. Курс ведут разработчики и архитекторы из крупных отечественных банков и маркетплейсов.
🆕 Программа обновлена под текущие задачи рынка.
Курс построен как инженерный цикл — от фундамента до запуска. Каждый модуль добавляет слой:
• 🆕 Основы нейросетей и подготовка данных — основы глубокого обучения (Deep Learning) и обработки естественного языка (NLP).
• 🆕 Анатомия и обзор современных LLM — токенизация, архитектуры encoder/decoder, ландшафт моделей.
• Начало работы с LLM — практика с Yandex Cloud и Hugging Face.
• Проектирование запросов и агенты — LangChain, LangGraph, Langfuse. Чат-боты, мультиагентные системы.
• RAG: интеграция внешних знаний — векторные базы данных ChromaDB, Qdrant, Milvus; LlamaIndex; продвинутый RAG с переранжированием; оценка через RAGAS.
• 🆕 Дообучение и оптимизация — подготовка данных, LoRA/QLoRA (низкоранговая адаптация) через Unsloth, квантование (quantization) GGUF, AWQ, метрики и эталонные тесты.
• 🆕 Мультимодальные системы — VLM (визуально-языковые модели) (Qwen2-VL, LLaVA), CLIP, Whisper, TTS (синтез речи). Универсальный ассистент с голосовым и визуальным интерфейсом.
• 🆕 Развёртывание, обслуживание и LLMOps (методология эксплуатации LLM) — Ollama, vLLM, NVIDIA Triton, нагрузочное тестирование, CI/CD (непрерывная интеграция и доставка).
Что вы сможете делать после обучения:
• Дообучить открытую модель на своём наборе данных через LoRA/QLoRA.
• Квантовать её в GGUF и запустить локально.
• Развернуть через Ollama или vLLM.
• Построить RAG-систему по корпоративным документам.
• Оценить качество через RAGAS и эталонные тесты.
При полной оплате действует скидка 10% по промокоду 10LLM.
➡️ Оставьте заявку — расскажем подробности и условия: https://tglink.io/364d417adf21ed?erid=2W5zFKAK96Z
#реклама
О рекламодателе