LLM Driven Development. Разработка и эксплуатация AI

LLM Driven Development — это практико-ориентированный курс, который помогает разработчикам и инженерам разобраться, как создавать, интегрировать и сопровождать современные AI‑системы на основе крупных языковых моделей. Здесь вы получаете не только теорию, но и реальные рабочие инструменты, применимые в продакшене.

Что включает курс

Программа построена так, чтобы шаг за шагом провести вас от фундаментальных принципов архитектуры LLM до продвинутого MLOps и интеграции AI в реальные проекты.

Основы архитектуры AI и трансформеров

Вы разберёте ключевые элементы современных языковых моделей, принципы внимания, токенизации и устройство контекстных окон. Поймёте, как память и контекст влияют на работу больших моделей и как оптимизировать их производительность.

LLMOps: внедрение, автоматизация и мониторинг

От развертывания LLM в контейнерах до CI/CD и автоматизации обновлений — курс показывает полный цикл работы с AI-системами в продакшене. Вы узнаете, как настраивать мониторинг, отслеживать деградацию качества и поддерживать стабильность моделей.

Интеграция LLM в приложения

Особое внимание уделено практическим инструментам, которые востребованы в индустрии.

• Работа с фреймворками LangChain, LlamaIndex, vLLM
• Построение мультиагентных систем
• Организация пайплайнов для взаимодействия с внешними API и функциями

RAG и работа с векторными базами

Вы изучите retrieval-augmented generation, научитесь выстраивать точные системы поиска знаний и интегрировать их в backend‑проекты. Рассмотрите особенности построения собственного knowledge store, индексирования и оптимизации запросов.

Оптимизация и дообучение моделей

Курс объясняет, как проводить fine-tuning, применять инкрементальные методики, работать с адаптерами и выбирать правильные гиперпараметры. Вы научитесь улучшать качество модели для конкретных задач и бизнес‑кейсов.

Мультимодальность, когнитивные архитектуры и тестирование

Финальная часть курса посвящена современным подходам к построению AI‑агентов, мультимодальным LLM и методикам тестирования для безопасного внедрения крупных моделей в реальные продукты.

Что вы сможете после курса

• Интегрировать LLM в backend‑сервисы и существующие архитектуры
• Строить RAG‑системы и векторные поисковые решения
• Разрабатывать мультиагентные и гибридные AI‑системы
• Настраивать MLOps-процессы и мониторинг AI‑моделей
• Оптимизировать производительность и качество LLM в продакшене

Кому подходит этот курс

Программа ориентирована на тех, кто хочет уверенно и осознанно встроить LLM‑технологии в свой продукт или рабочие процессы.

• Python‑разработчики, стремящиеся освоить современный стек AI‑разработки
• DevOps‑инженеры, которым важно уметь развертывать и поддерживать крупные AI‑системы
• Data‑инженеры, аналитики и специалисты по Data Science, интегрирующие модели в свои пайплайны

Требуемые знания

Для комфортного прохождения курса желательно владеть базовым Python. Основные разделы не требуют глубоких навыков программирования, однако примеры и практические задания будут основаны на Python‑экосистеме.

Почему этот курс эффективен

Структура программы и обилие практических примеров позволяют быстро перейти от понимания принципов LLM к созданию полноценных AI‑функций. После обучения вы сможете уверенно разрабатывать, тестировать и поддерживать AI‑решения на уровне, востребованном в современной индустрии.