Курс на Stepik
Обложка курса «LLMOps & Evaluation: из песочницы в продакшн» на Stepik
12 990 ₽

LLMOps & Evaluation: из песочницы в продакшн ★ 5.000

Открыть на
STEPIK.ORG

Практический курс по LLMOps. Соберёте продакшн-контур для LLM: eval-фреймворк (LangSmith/Ragas/OpenAI Evals), quality-гейты в CI/CD, алёрты на дрейф, монитринг скорости и стоимости, управление промпт-версиями и безопасность. Плюс профессиональные блоки: synthetic data для тестов, LLM-based judges, отчётность для релиз-комитета и runbook’и инцидентов.

Показатель Текущие показатели Рост
Значение 🏆 Рейтинг 3 дн 7 дн 30 дн
Количество учеников на курсе «LLMOps & Evaluation: из песочницы в продакшн»Учеников на курсе 90
Сертификаты, выданные на курсе «LLMOps & Evaluation: из песочницы в продакшн»Сертификатов выдано 6
Отзывы о курсе «LLMOps & Evaluation: из песочницы в продакшн»Отзывов получено 2
Рейтинг курса «LLMOps & Evaluation: из песочницы в продакшн»Рейтинг курса 5.000
Уроки в курсе «LLMOps & Evaluation: из песочницы в продакшн»Количество уроков 33
Тесты в курсе «LLMOps & Evaluation: из песочницы в продакшн»Количество квизов 171
Задачи с кодом в курсе «LLMOps & Evaluation: из песочницы в продакшн»Количество задач с кодом 17
Время прохождения курса «LLMOps & Evaluation: из песочницы в продакшн»Время прохождения курса —
Стоимость курса «LLMOps & Evaluation: из песочницы в продакшн»Стоимость курса 12 990 ₽ —
Обновления курса «LLMOps & Evaluation: из песочницы в продакшн»Обновления курса — —
Дата публикации курса «LLMOps & Evaluation: из песочницы в продакшн»Дата публикации курса — ———
Последнее обновление курса «LLMOps & Evaluation: из песочницы в продакшн»Последнее обновление — ———
Сложность normal — ———

Содержание курса

Разделы в курсе «LLMOps & Evaluation: из песочницы в продакшн» 7 разделов Уроки в курсе «LLMOps & Evaluation: из песочницы в продакшн» 33 урока Тесты в курсе «LLMOps & Evaluation: из песочницы в продакшн» 171 тест Задачи в курсе «LLMOps & Evaluation: из песочницы в продакшн» 17 задач Время прохождения курса «LLMOps & Evaluation: из песочницы в продакшн» 4 ч. Последнее обновление курса «LLMOps & Evaluation: из песочницы в продакшн» обн. 3 марта 2026

Введение в LLMOps

5 уроков
1. Почему обычный prompt engineering не работает в продакшне ↗
2. Классические боли ↗
3. Обзор инструментов для LLMOps ↗
4. Разбор реальных кейсов, где LLMOps сделал разницу ↗
5. Практикум ↗

Архитектура и пайплайны LLM-приложений

5 уроков
1. Компоненты продакшн-системы ↗
2. Best practices для пайплайнов RAG и агентов ↗
3. Управление версиями промптов и моделей (PromptOps) ↗
4. Логирование и трассировка: как не терять контроль над моделью ↗
5. Практикум ↗

Метрики качества LLM-систем

5 уроков
1. Почему «accuracy» ≠ качество в LLM ↗
2. Классические метрики ↗
3. Современные метрики ↗
4. User-oriented метрики ↗
5. Как построить дашборд для мониторинга качества ↗

Evaluation на практике

5 уроков
1. Как тестировать промпты и пайплайны (unit tests для LLM) ↗
2. Автоматизированные A/B тесты с помощью LLM-оценки ↗
3. Human-in-the-loop: когда и зачем нужны люди в тестировании ↗
4. Генерация тест-датасетов (synthetic data) для проверки модели ↗
5. Практика: написать собственный фреймворк для оценки ↗

LLM Monitoring & Observability

4 урока
1. Как мониторить продакшн-LLM ↗
2. Alerting и логирование промптов/ответов ↗
3. Борьба с деградацией качества (drift detection) ↗
4. Cost management: оптимизация бюджета на LLM ↗

Advanced Topics (для PRO)

5 уроков
1. Ragas: как построить автоматическую систему оценки RAG-проектов ↗
2. OpenAI Evals и Custom Evals ↗
3. LLM-based judges (оценка ответов через LLM) ↗
4. Safety & Red-teaming ↗
5. Интеграция с CI/CD: автоматические quality-гейты для деплоя ↗

Практический проект

4 урока
1. Построение RAG-системы с автоматической оценкой качества ↗
2. Настройка метрик и мониторинга ↗
3. Проведение A/B тестов между версиями промптов ↗
4. Сбор и анализ результатов → финальный отчёт ↗