Курс на Stepik
Обложка курса «LocalAI — Собственная нейросеть для проверки и исправления HTML» на Stepik
1 000 ₽

LocalAI — Собственная нейросеть для проверки и исправления HTML ★ 5.000

Открыть на
STEPIK.ORG

LocalAI — собственная нейросеть для проверки и исправления HTML, которая поможет вам автоматизировать валидацию и улучшить качество веб-кода. Освойте современные технологии работы с LLM, настройку моделей и интеграцию в реальные проекты.

Показатель Текущие показатели Рост
Значение 🏆 Рейтинг 3 дн 7 дн 30 дн
Количество учеников на курсе «LocalAI — Собственная нейросеть для проверки и исправления HTML»Учеников на курсе 3
Сертификаты, выданные на курсе «LocalAI — Собственная нейросеть для проверки и исправления HTML»Сертификатов выдано 2
Отзывы о курсе «LocalAI — Собственная нейросеть для проверки и исправления HTML»Отзывов получено 1
Рейтинг курса «LocalAI — Собственная нейросеть для проверки и исправления HTML»Рейтинг курса 5.000
Уроки в курсе «LocalAI — Собственная нейросеть для проверки и исправления HTML»Количество уроков 70
Тесты в курсе «LocalAI — Собственная нейросеть для проверки и исправления HTML»Количество квизов 313
Время прохождения курса «LocalAI — Собственная нейросеть для проверки и исправления HTML»Время прохождения курса —
Стоимость курса «LocalAI — Собственная нейросеть для проверки и исправления HTML»Стоимость курса 1 000 ₽ —
Обновления курса «LocalAI — Собственная нейросеть для проверки и исправления HTML»Обновления курса — —
Дата публикации курса «LocalAI — Собственная нейросеть для проверки и исправления HTML»Дата публикации курса — ———
Последнее обновление курса «LocalAI — Собственная нейросеть для проверки и исправления HTML»Последнее обновление — ———
Сложность normal — ———

Содержание курса

Разделы в курсе «LocalAI — Собственная нейросеть для проверки и исправления HTML» 10 разделов Уроки в курсе «LocalAI — Собственная нейросеть для проверки и исправления HTML» 70 уроков Тесты в курсе «LocalAI — Собственная нейросеть для проверки и исправления HTML» 313 тестов Время прохождения курса «LocalAI — Собственная нейросеть для проверки и исправления HTML» 0 ч. Последнее обновление курса «LocalAI — Собственная нейросеть для проверки и исправления HTML» обн. 1 год назад

Модуль 1. Введение в LocalAI и архитектуру LLM

7 уроков
1. Что такое LocalAI и зачем он нужен ↗
2. Архитектура LLM и формат моделей GGUF ↗
3. Различия между Ollama и LocalAI ↗
4. Как LocalAI интегрируется в веб-приложения ↗
5. Выбор модели для HTML-валидации ↗
6. Викторина 1 ↗
7. Викторина 2 ↗

Модуль 2. Установка и настройка окружения

7 уроков
1. Установка Docker и зависимостей ↗
2. Настройка контейнера LocalAI ↗
3. Загрузка моделей Mistral, CodeLlama, Llama3 ↗
4. Проверка API и базовые запросы ↗
5. Практика: первый запрос для исправления HTML ↗
6. Викторина 1 ↗
7. Викторина 2 ↗

Модуль 3. Настройка модели для HTML-валидации

7 уроков
1. Создание конфигурации модели htmlfixer.yaml ↗
2. Использование системных инструкций (prompt engineering) ↗
3. Параметры temperature, num_ctx, stopwords ↗
4. Настройка модели под эксперта HTML5 ↗
5. Формирование шаблона ответов (код + комментарии) ↗
6. Викторина 1 ↗
7. Викторина 2 ↗

Модуль 4. Проверка HTML через внешние сервисы

7 уроков
1. Обзор API W3C Validator ↗
2. Интеграция W3C и LocalAI ↗
3. Использование HTMLHint, Pa11y, Lighthouse ↗
4. Построение двойного потока LLM → W3C → LLM ↗
5. Обработка JSON-ответов от валидатора ↗
6. Викторина 1 ↗
7. Викторина 2 ↗

Модуль 5. API и интеграции

7 уроков
1. Работа с LocalAI API в Python ↗
2. Использование API в Go ↗
3. Создание REST API для HTML-валидации ↗
4. Встраивание в веб-интерфейс (Flask или GoFiber) ↗
5. Сборка Docker-compose окружения ↗
6. Викторина 1 ↗
7. Викторина 2 ↗

Модуль 6. Создание веб-интерфейса

7 уроков
1. Создание интерфейса с HTML и Tailwind ↗
2. Отображение ошибок и подсветка diff ↗
3. Валидация в реальном времени через Fetch API ↗
4. Настройка backend–frontend связки ↗
5. Развёртывание локально и в сети ↗
6. Викторина 1 ↗
7. Викторина 2 ↗

Модуль 7. Расширенные возможности

7 уроков
1. Создание агентов для разных типов проверки ↗
2. Модульная структура (HTML QA Chain) ↗
3. Добавление памяти в LocalAI ↗
4. Пакетная обработка HTML-файлов ↗
5. Генерация отчётов (PDF, JSON, HTML) ↗
6. Викторина 1 ↗
7. Викторина 2 ↗

Модуль 8. Оптимизация и автоматизация

7 уроков
1. Оптимизация модели (quantization Q4/Q5) ↗
2. Тонкая настройка и дообучение (fine-tuning) ↗
3. Кеширование ответов ↗
4. Автоматические проверки через cron ↗
5. Интеграция в GitHub Actions или GitLab CI ↗
6. Викторина 1 ↗
7. Викторина 2 ↗

Модуль 9. Проект: AI HTML Auditor

7 уроков
1. Постановка задачи и структура проекта ↗
2. Интеграция W3C и LocalAI в один поток ↗
3. Исправление и форматирование HTML ↗
4. Сохранение отчётов и результатов ↗
5. Тестирование и финальная сборка проекта ↗
6. Викторина 1 ↗
7. Викторина 2 ↗

Модуль 10. Расширения и интеграции

7 уроков
1. Совместная работа Ollama и LocalAI ↗
2. Добавление моделей Codellama, StarCoder, DeepSeekCoder ↗
3. Расширение под CSS/JS-анализ ↗
4. Экспорт отчётов в JSON, XML, Markdown ↗
5. Интеграция с VSCode и браузером ↗
6. Викторина 1 ↗
7. Викторина 2 ↗