Курс на Stepik
Обложка курса «AI-агенты на Python: свой LLM-чат с Ollama и LiteLLM» на Stepik
2 000 ₽

AI-агенты на Python: свой LLM-чат с Ollama и LiteLLM ★ 4.000

Открыть на
STEPIK.ORG

Практический курс по созданию AI-приложений на Python. Вы научитесь работать с локальными моделями через Ollama, подключать облачные модели через LiteLLM, собирать чат с памятью, tools и основами агентного поведения. Без лишней теории — с упором на рабочий код и реальную архитектуру. Почти 100 тестов и задач на написание кода. Бонусный модуль: Telegram-бот и Streamlit-интерфейс на базе вашего проекта.

Показатель Текущие показатели Рост
Значение 🏆 Рейтинг 3 дн 7 дн 30 дн
Количество учеников на курсе «AI-агенты на Python: свой LLM-чат с Ollama и LiteLLM»Учеников на курсе 16
Сертификаты, выданные на курсе «AI-агенты на Python: свой LLM-чат с Ollama и LiteLLM»Сертификатов выдано 5
Отзывы о курсе «AI-агенты на Python: свой LLM-чат с Ollama и LiteLLM»Отзывов получено 1
Рейтинг курса «AI-агенты на Python: свой LLM-чат с Ollama и LiteLLM»Рейтинг курса 4.000
Уроки в курсе «AI-агенты на Python: свой LLM-чат с Ollama и LiteLLM»Количество уроков 26
Тесты в курсе «AI-агенты на Python: свой LLM-чат с Ollama и LiteLLM»Количество квизов 47
Задачи с кодом в курсе «AI-агенты на Python: свой LLM-чат с Ollama и LiteLLM»Количество задач с кодом 42
Время прохождения курса «AI-агенты на Python: свой LLM-чат с Ollama и LiteLLM»Время прохождения курса —
Стоимость курса «AI-агенты на Python: свой LLM-чат с Ollama и LiteLLM»Стоимость курса 2 000 ₽ —
Обновления курса «AI-агенты на Python: свой LLM-чат с Ollama и LiteLLM»Обновления курса — —
Дата публикации курса «AI-агенты на Python: свой LLM-чат с Ollama и LiteLLM»Дата публикации курса — ———
Последнее обновление курса «AI-агенты на Python: свой LLM-чат с Ollama и LiteLLM»Последнее обновление — ———
Сложность easy — ———

Чему вы научитесь

  • Поднимать локальный контур LLM на Python через Ollama
  • Подключать LiteLLM и отправлять запросы к локальным и облачным моделям
  • Читать структуру ответа модели: content, usage, finish_reason, model
  • Управлять поведением модели через system prompt и параметры генерации
  • Делать код устойчивым: таймауты, ошибки подключения, fallback-сценарии
  • Переключать модели и провайдеров без переписывания логики приложения
  • Собирать полноценное LLM-приложение как финальный проект
  • Подключать готовое AI-ядро к Telegram-боту и веб-интерфейсу на Streamlit

О курсе

Практический курс по созданию AI-приложений на Python. Вы научитесь работать с локальными моделями через Ollama, подключать облачные модели через LiteLLM, собирать чат с памятью, tools и основами агентного поведения. Без лишней теории — с упором на рабочий код и реальную архитектуру. Почти 100 тестов и задач на написание кода. Бонусный модуль: Telegram-бот и Streamlit-интерфейс на базе вашего проекта.

Для кого этот курс

Для Python-разработчиков, которые хотят добавить LLM в свои проекты. Для тех, кто уже пробовал ChatGPT и хочет перейти от "пользоваться" к "встраивать в код". Для начинающих AI-интеграторов, которым нужен практический маршрут: локальные модели, облачные провайдеры, устойчивый код и реальный мини-проект. В бонусном модуле 6 — готовый Telegram-бот и Streamlit-интерфейс для тех, кто хочет пойти дальше.

Начальные требования

Нужна базовая уверенность в Python: переменные, функции, импорты, условия, циклы. Желательно уметь запускать код через терминал и работать с файлами проекта. Для локальной практики понадобится Python 3.10+, установленный редактор кода и компьютер, на котором можно запустить Ollama.

Преподаватели курса

Аватар Антон Кузьмин
Антон Кузьмин
Учитель информатики и автор практических курсов по Python, Telegram-ботам и AI. Объясняю сложные темы простым языком, с ...
★ 4.8
5 курсов 1 103
→

Как проходит обучение

Вы идёте шаг за шагом: сначала поднимаете локальную модель, затем учитесь отправлять запросы, читать структуру ответа, обрабатывать ошибки, управлять параметрами генерации и переключать режимы работы. В кодовых уроках мы не начинаем с "готового файла": сначала разбираем улучшение по шагам, потом собираем итоговый main.py. В конце модуля у вас остаётся рабочее приложение, а не набор разрозненных примеров. Знания проверяются в почти 100 тестах и задачах на написание кода — с автопроверкой прямо в браузере.

Сертификат курса AI-агенты на Python: свой LLM-чат с Ollama и LiteLLM

Сертификат

Успешно завершив курс, вы получите сертификат от платформы Stepik. Уже 5 учеников получили сертификат.

Что вы получите

  • Практический курс по Python + LLM без лишней теории
  • Рабочие файлы проекта, которые можно развивать дальше
  • Навык запуска локальных моделей через Ollama
  • Понимание, как устроена интеграция через LiteLLM
  • Подход к написанию устойчивого LLM-кода
  • Почти 100 тестов и задач: проверочные вопросы и написание кода
  • Бонусный модуль 6: Telegram-бот и веб-интерфейс на Streamlit
  • Финальный проект для портфолио
  • Сертификат Stepik после успешного прохождения

Расскажите о курсе друзьям