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