LLM для Python-разработчиков: от RAG до агентов

Этот интенсивный курс разработан специально для бэкенд-разработчиков, стремящихся освоить работу с большими языковыми моделями (LLM) и агентными системами, не погружаясь в сложную академическую математику или теорию машинного обучения. Основная цель программы — трансформировать ваши навыки в сторону прикладной AI-инженерии, предоставив инструменты для создания полноценных, масштабируемых и безопасных AI-решений. Вы научитесь использовать LLM как полноценный инженерный компонент, интегрируя их в существующие микросервисы на Python и FastAPI.

В процессе обучения вы пройдете путь от базового взаимодействия с моделями через API до глубокого понимания локального запуска LLM с помощью Ollama и llama.cpp. Особое внимание уделяется архитектуре RAG (Retrieval-Augmented Generation): вы научитесь работать с векторными базами данных Chroma и Qdrant, освоите стратегии чанкинга, реранкинга и обеспечения качества ответов с помощью RAGAS. Курс делает акцент на продакшен-подходе: вы узнаете, как покрывать AI-компоненты тестами, настраивать логирование, health-check’и и защищать приложения от промпт-инъекций и галлюцинаций.

Одной из ключевых особенностей программы является практический блок по дообучению open-source моделей, таких как Mistral, с использованием метода LoRA. Вы научитесь проводить обучение даже на бесплатных ресурсах, таких как Google Colab, и интегрировать полученные адаптеры в свои локальные системы. Кроме того, курс охватывает создание сложных multi-agent систем с использованием фреймворков LangChain и CrewAI, что позволит вам проектировать автономных агентов с памятью и доступом к внешним инструментам.

Курс идеально подходит для Python-разработчиков, желающих расширить свой стек, инженеров, внедряющих AI в корпоративные инструменты (например, для работы с документацией или Jira), а также для техлидов и архитекторов, оценивающих применимость LLM в инфраструктуре. Формат обучения включает краткие теоретические конспекты, подкрепленные кодом, регулярные практические задания и тесты после каждого модуля. Финальным результатом обучения станет готовый end-to-end AI-микросервис, который станет отличным дополнением к вашему профессиональному портфолио. Вы не просто научитесь писать скрипты, а освоите полный цикл разработки AI-продукта: от выбора модели и подготовки данных до деплоя и мониторинга в реальных условиях.