Прикладной LLM для инженеров
- Суть
- Практикум по LLM-инженерии, квантизации, RAG-системам и AI-агентам
- Формат
- интенсив
- На выходе
- Запускать большие языковые модели на собственном оборудовании и рассчитывать VRAM; Применять методы квантизации, LoRA и QLoRA для тонкой настройки моделей; Создавать RAG-системы для подключения LLM к документации и базам знаний; Разрабатывать автономные AI-агенты с использованием Function Calling; Собирать сложные AI-пайплайны в N8N
- Навыки
- vLLM · LlamaIndex · LangChain · LoRA · QLoRA · Function Calling
- Кому подойдёт
- DevOps и SRE-инженеры; Data Scientist-ы; Backend-разработчики; IT-архитекторы