LLM-Engineer: Создание AI-продукта с нуля ★ 0.000

С нуля создайте production‑ready LLM‑приложение с открытым исходным кодом. Пройдите полный цикл: от разработки высокопроизводительного API на FastAPI до внедрения продвинутой RAG‑архитектуры с векторными базами данных, многокомпонентным поиском и оценкой качества ответов. В финале — готовый сервис, который можно добавить в портфолио.

Курс разработан для трёх категорий специалистов: 1. Начинающие ML-инженеры — Хотите перейти с Jupyter Notebook'ов на продакшн-код. — Умеете обучать модели, но не знаете, как обернуть их в API и сделать полезный сервис. — Освоите инженерную часть: FastAPI, Docker, асинхронность, работу с БД. 2. Начинающие Backend-разработчики — Хорошо знаете Python и веб-фреймворки, но ничего не смыслите в LLM. — Хотите быстро войти в AI-трек без изучения высшей математики. — Освоите современные AI-технологии: промпт-инжиниринг, RAG, эмбеддинги, работу с векторными БД. 3. AI-энтузиасты и self-taught разработчики — Собираете LLM-приложения из готовых кусков, но нет целостной картины. — Хотите системные знания: от идеи до деплоя, с пониманием всех компромиссов. — Соберёте портфолийный проект, который можно показать на собеседовании.

Что нужно знать для старта:

• Python на уверенном базовом уровне: циклы, условные операторы, функции, классы и ООП (наследование, методы). Всё остальное изучим по ходу.

• Базовое понимание HTTP: что такое запрос, ответ, REST API — на уровне чтения документации.

• Желание развиваться: готовность разбираться в новых технологиях, читать документацию и отлаживать код.

Чего НЕ требуется:

• Глубокое знание PyTorch/TensorFlow

• Математика (линейная алгебра, производные, градиенты)

• Опыт работы с нейросетями или LLM

• Знание Docker, Kubernetes, облачных платформ — всё освоим на курсе