Чему вы научитесь
- Понимать архитектуру Ollama и трансформеров
- Настраивать и отлаживать локальные LLM
- Работать с Modelfile, памятью, кэшами и генерацией
- Выполнять fine-tuning с помощью LoRA
- Интегрировать LangChain, RAG, API и инструменты
- Оптимизировать производительность моделей
- Автоматизировать CI/CD-пайплайны для LLM
- Создавать и презентовать полноценных AI-агентов
О курсе
Этот курс — геймифицированный квест-интенсив, где вы пройдёте 12 миссий по внутреннему устройству Ollama: от архитектуры до оптимизации и автоматизации. Каждый модуль включает теоретическую часть, практику, визуализацию, и мини-квест на закрепление. Вы не только разберётесь, как работает локальный LLM-движок, но и своими руками соберёте, обучите, ускорите и внедрите собственного ИИ-агента.
Для кого этот курс
AI/ML-инженеры, желающие разобраться в LLM-инфраструктуре
Backend-разработчики, интегрирующие AI в продукты
Data Scientists, изучающие работу моделей под капотом
Техлиды и DevOps, выстраивающие пайплайны работы с LLM
Энтузиасты Open Source-моделей, работающие с Ollama, llama.cpp или LocalAI
Начальные требования
-
Базовые знания Python и Linux
-
Понимание принципов нейросетей
-
Желание разбираться в архитектуре и инфраструктуре
-
Установленная Ollama или возможность её развернуть (Docker / локально)
Наши преподаватели
Как проходит обучение
Обучение построено как квест: вы переходите от миссии к миссии, открывая новые уровни сложности и применяя знания сразу на практике.
Программа курса
загружаем...
Отзывы прошедших курс
загружаем...
Что вы получаете
- Чёткое понимание архитектуры Ollama и локальных LLM
- Навыки оптимизации и настройки моделей
- Умение создавать и внедрять агентов с памятью и reasoning
- Сертификат и звание «Архитектор LLM»
Price:
Бесплатно