- Регистрация
- 22 Февраль 2018
- Сообщения
- 11.997
Автор: zerotomastery
Название: Кастомизация больших языковых моделей для бизнеса: практический курс по QLoRA и AWS (2025)
Описание:
AI Engineering: Customizing LLMs for Business (Fine-Tuning LLMs with QLoRA & AWS)
zerotomastery
Освойте востребованный навык, которого ждут компании: разработку и внедрение кастомных LLM. На курсе вы научитесь дообучать открытые большие языковые модели на закрытых/корпоративных данных и развертывать свои модели с помощью AWS (SageMaker, Lambda, API Gateway) и Streamlit для удобного интерфейса для сотрудников и клиентов.
Это не «очередной вводный курс по ИИ». Это практический глубокий дайв в навыки, которые отличают AI-инженеров на реальных проектах. Вы будете выполнять fine-tuning с использованием QLoRA - подхода, который радикально снижает потребление ресурсов, - а затем превращать модель в продакшен-сервис.
Что вы освоите:
- Дообучение open-source LLM на собственных датасетах (в т.ч. корпоративных).
- Практику с QLoRA, bfloat16-тренировкой, chunking датасетов, attention masks.
- Экосистему Hugging Face (включая Estimator API) и MLOps-пайплайн на AWS.
- Деплой и интеграцию модели: SageMaker endpoints, Lambda, API Gateway, мониторинг.
- Создание простого UI для бизнеса на Streamlit.
Результат: от теории к коду и продакшену - полный цикл разработки прикладного ИИ под бизнес-кейсы.
Кому полезно и для каких ролей готовит:
- AI Engineer / ML Engineer - проектирование, дообучение и продакшен моделей.
- AI Specialist - создание прикладных решений на базе ИИ.
- Data Scientist - подготовка данных, EDA и построение моделей под задачи компании.
- AI Research Scientist - углублённая работа с механизмами внимания и LLM.
- Cloud Engineer - архитектура и лучшие практики деплоя в AWS.
- DevOps Engineer - автоматизация, выпуск и мониторинг ML-сервисов (CloudWatch и др.).
- Software Engineer - интеграция моделей в приложения с учётом масштабируемости.
- Data Engineer - пайплайны данных, хранилища (S3), препроцессинг.
- Technical Product Manager - планирование и выпуск ML-продуктов, метрики и мониторинг.
Подробнее:
Скачать:
Название: Кастомизация больших языковых моделей для бизнеса: практический курс по QLoRA и AWS (2025)
Описание:
AI Engineering: Customizing LLMs for Business (Fine-Tuning LLMs with QLoRA & AWS)
zerotomastery
Освойте востребованный навык, которого ждут компании: разработку и внедрение кастомных LLM. На курсе вы научитесь дообучать открытые большие языковые модели на закрытых/корпоративных данных и развертывать свои модели с помощью AWS (SageMaker, Lambda, API Gateway) и Streamlit для удобного интерфейса для сотрудников и клиентов.
Это не «очередной вводный курс по ИИ». Это практический глубокий дайв в навыки, которые отличают AI-инженеров на реальных проектах. Вы будете выполнять fine-tuning с использованием QLoRA - подхода, который радикально снижает потребление ресурсов, - а затем превращать модель в продакшен-сервис.
Что вы освоите:
- Дообучение open-source LLM на собственных датасетах (в т.ч. корпоративных).
- Практику с QLoRA, bfloat16-тренировкой, chunking датасетов, attention masks.
- Экосистему Hugging Face (включая Estimator API) и MLOps-пайплайн на AWS.
- Деплой и интеграцию модели: SageMaker endpoints, Lambda, API Gateway, мониторинг.
- Создание простого UI для бизнеса на Streamlit.
Результат: от теории к коду и продакшену - полный цикл разработки прикладного ИИ под бизнес-кейсы.
Кому полезно и для каких ролей готовит:
- AI Engineer / ML Engineer - проектирование, дообучение и продакшен моделей.
- AI Specialist - создание прикладных решений на базе ИИ.
- Data Scientist - подготовка данных, EDA и построение моделей под задачи компании.
- AI Research Scientist - углублённая работа с механизмами внимания и LLM.
- Cloud Engineer - архитектура и лучшие практики деплоя в AWS.
- DevOps Engineer - автоматизация, выпуск и мониторинг ML-сервисов (CloudWatch и др.).
- Software Engineer - интеграция моделей в приложения с учётом масштабируемости.
- Data Engineer - пайплайны данных, хранилища (S3), препроцессинг.
- Technical Product Manager - планирование и выпуск ML-продуктов, метрики и мониторинг.
Подробнее:
Для просмотра содержимого вам необходимо авторизоваться.
Скачать:
Скрытый контент для пользователей All-dar.