практикум

Прикладной LLM для инженеров

Разберись с LLM на практике: от запуска моделей на собственном железе с дообучением до RAG и написания собственных агентов и MCP серверов
Купить >>>
Попробовать бесплатно >>>

темы, которые вы освоите

LLM
Фундаментальный цикл LLM-инженерии
От инференса и квантования моделей на своём железе до продвинутых RAG-пайплайнов, тонкой настройки и создания агентов. Освойте весь стек технологий для создания AI-приложений.
Практическая оптимизация и экономика
Научитесь рассчитывать VRAM, выбирать между API и self-hosting, применять LoRA и квантизацию. Принимайте взвешенные инженерные и финансовые решения для развёртывания моделей.
RAG и агенты — новый стандарт
Создавайте умные ассистенты по своим данным и автоматизируйте задачи. Без этих технологий современные LLM не имеют доступа к актуальной информации и не могут действовать.
Rebrain
— большое сообщество IT-специалистов, создаём
практикумы по инфраструктуре с 2018 года
Почему выбирают наши программы
  • Автоматические проверки — мгновенная обратная связь по заданиям
  • Проверки менторами — DevOps-инжерами с опытом в индустрии от 5+ лет
  • Возможность общаться с опытными практикующими специалистами
  • Свободный темп — проходите без жёстких дедлайнов
  • Прикладные задачи — кейсы, приближенные к реальной работе DevOps-инженера
Стать частью сообщества >>>
phone

Кому подойдёт

DevOps и SRE

Специалисты, которым нужно развертывать и масштабировать LLM-инфраструктуру. Получите практические навыки работы с vLLM, мониторингом и оптимизацией для production-сред.

Data Scientist-исследователи

Аналитики данных, стремящиеся перейти от экспериментов к production-решениям. Курс научит инженерным аспектам: тонкой настройке, развертыванию моделей и построению RAG-систем.

Backend-разработчики

Программисты, желающие интегрировать LLM в свои приложения. Освоите создание AI-агентов, работу с векторными базами и облачными API для сложных продуктовых задач.

Продуктовые IT-архитекторы

Архитекторы, проектирующие системы с ИИ. Курс даст глубокое понимание всего стека LLM-технологий для принятия взвешенных решений о выборе инструментов и архитектуры.

Как проходит
практикум

Команда Rebrain изучает, какие из компетенций требуются на разных уровнях профессий.

программа практикума

LLM

  • Введение
  • Введение в LLM: Ландшафт, Архитектура и Инференс
  • Серверы Инференса
  • Запуск LLM на ноутбуке
  • Облачные модели
  • Fine-Tuning: Адаптация модели под себя
  • Работа с промптами: Инженерия запросов
  • Безопасность и Этика LLM: Защита и «Галлюцинации»
  • Векторные базы: Память для LLM
  • RAG: Создаём ассистента по своим данным
  • Продвинутые RAG-пайплайны: Повышаем качество
  • LlamaIndex: Фреймворк для RAG
  • Агенты и Function Calling
  • MCP (Model Context Protocol)
  • LangChain: Фреймворк-оркестратор
  • N8N: Low-code
  • Заключение
Эксперт практикума
Василий Озеров
Василий Озеров
- Сооснователь Rebrain. - Участвовал в 50+ проектах — от технологических стартапов до крупных госпроектов. - Построил карьеру до позиции SVP of Infrastructure.
Co-Founder REBRAIN

Ключевые навыки для резюме:

Развертывание LLM в production
Построение RAG-систем
Эффективная настройка LLM (Fine-Tuning)
Разработка LLM-агентов
Инженерия промптов и оптимизация
Управление LLM-инфраструктурой
Обеспечение безопасности LLM-приложений
0
Остались вопросы?
Приходите на бесплатную консультацию с экспертом.

практикум

Прикладной LLM для инженеров

В стоимость входит:

  • Выполнение задач на настоящей инфраструктуре
  • Сопровождение — менторы, координатор
  • Бессрочный доступ к теоретической части практикума
стоимость
от 50 000 руб.
Перейти к оплате >>>
0

Файлы куки

При использовании данного сайта, вы подтверждаете свое согласие на использование файлов cookie и других похожих технологий в соответствии с настоящим Уведомлением.

Курс «Прикладной LLM для инженеров» | RAG, Fine-Tuning, AI-агенты | Rebrain | Rebrain