Док-хаб | AI, kubernetes, LLM, Team

Курс для AI‑инженеров

7 модулей: от основ NLP до безопасности LLM‑систем

программа и для инженеров, которые хотят закрыть свои вопросы и для заинтересованных

7 modules · self-paced

Основы LLM

Токенизация, эмбеддинги, архитектура трансформера, принципы обучения языковых моделей

▾

📄 Базовая база: от NLP до трансформеров

📄 Эмбеддинги и токенизация

📄 Подробно: токенизация и сэмплирование

📄 KV кэш

📄 ч.1 как устроены нейронные сети и attention

📄 Подробно: attention и эволюция активаций

📄 ч.2 как устроены нейронные сети и блоки

📄 Подробно: токены и слои LLM

📄 Квантование (GPTQ, AWQ) и vLLM

Как обучаются LLM под специфические задачи: файн-тюнинг и ускорение

Дообучение под домен, квантование, распределённый и ускоренный инференс

▾

📄 Как обучаются LLM: pre-training, объективные функции

📄 Жизненный цикл LLM и стратегии адаптации

📄 Тюнинг LLM и энкодеров на практике

📄 RLHF и Alignment

📄 Мультимодальные LLM

📄 Актуальные LLM: ускорение и дообучение

📄 LoRA, QLoRA и другие PEFT-методы скоро

архитектуры LLM: ризонинг и мультимодальность

Reasoning-модели, chain-of-thought, мультимодальные архитектуры, свежие исследования

▾

📄 Развитие LLM: какие этапы прошли нейронки

📄 Reasoning-модели и chain-of-thought скоро

📄 Мультимодальные архитектуры (vision, audio) скоро

📄 Обзор свежих архитектурных решений скоро

DevOps-процессы для LLM-систем

Kubernetes, CI/CD для serving, мониторинг и оптимизация затрат в проде

▾

📄 Распределённый инференс (Ray, TGI)

📄 Метрики: TTFT, TPOT, cost per token

📄 CI/CD для LLM-serving скоро

📄 Мониторинг и observability (prometheus, grafana, loki) скоро

📄 llama.cpp + Qwen: рекомендации к установке

RAG

Retrieval-augmented generation: от базового пайплайна до продвинутых схем

▾

📄 Fine-tuned vs RAG: баланс производительности

📄 Векторные базы данных и retrieval-стратегии скоро

📄 Оценка качества RAG-пайплайнов скоро

📄 Агентик RAG скоро

📄 Системный дизайн и метрики

Агенты и мультиагентные системы

Проектирование агентов, оркестрация, протоколы взаимодействия, прикладные кейсы

▾

📄 Примеры применения: Claude Code, Dynamic Workflows, Goldman Sachs, Google...

📄 Multi-agent системы: оркестрация и A2A

📄 Быстрый старт: Claude Code + hzdb (VR)

📄 Настройка агентов под enterprise (MCP, sandbox) скоро

Безопасность

Безопасность LLM- и агентных систем: атаки, защита данных, эксплуатация

▾

📄 Prompt injection и jailbreak-атаки скоро

📄 Защита данных и моделей в проде скоро

📄 Безопасность агентных систем и sandbox-изоляция скоро

док‑хаб

Курс для AI‑инженеров

7 модулей: от основ NLP до безопасности LLM‑систем