Сколько стоит курс «Устройство движка нейросети Ollama: Квест Инженера ИИ LLM»?

Курс «Устройство движка нейросети Ollama: Квест Инженера ИИ LLM» доступен бесплатно.

Где можно пройти курс «Устройство движка нейросети Ollama: Квест Инженера ИИ LLM»?

Курс доступен на образовательной платформе Stepik по адресу stepik.org/course/262612.

Курс на Stepik

Обложка курса «Устройство движка нейросети Ollama: Квест Инженера ИИ LLM» на Stepik

Бесплатно

Устройство движка нейросети Ollama: Квест Инженера ИИ LLM ★ 5.000

Name: Устройство движка нейросети Ollama: Квест Инженера ИИ LLM
Availability: InStock
Rating: 5.0 (2 reviews)

Открыть на
STEPIK.ORG

🧠 Погрузись в архитектуру Ollama — локального движка LLM — через практический квест. Пройди путь от токенизации до fine-tuning, научись ускорять генерацию, создавать агентов и автоматизировать обновления моделей. Теория, практика и мини-вызовы — всё, чтобы стать архитектором LLM-систем.

Показатель	Текущие показатели		Рост
Показатель	Значение	🏆 Рейтинг	3 дн	7 дн	30 дн
Учеников на курсе	40
Сертификатов выдано	0
Отзывов получено	2
Рейтинг курса	5.000
Количество уроков	61
Количество квизов	979
Время прохождения курса	0 ч.	—
Обновления курса	—	—
Дата публикации курса	11 месяцев назад	—	—	—	—
Последнее обновление	3 января 2026	—	—	—	—
Сложность	normal	—	—	—	—

Содержание курса

Разделы в курсе «Устройство движка нейросети Ollama: Квест Инженера ИИ LLM»

12 разделов Уроки в курсе «Устройство движка нейросети Ollama: Квест Инженера ИИ LLM»

61 урок Тесты в курсе «Устройство движка нейросети Ollama: Квест Инженера ИИ LLM»

979 тестов Время прохождения курса «Устройство движка нейросети Ollama: Квест Инженера ИИ LLM»

0 ч.

обн. 3 января 2026

🧩 Миссия 1. Пробуждение ядра Ollama

5 уроков

1. 🚪 Вход в лабораторию: как работают трансформеры ↗

2. 🧱 Из чего сделана LLaMA и Mistral ↗

3. 💡 Ollama как интерфейс к глубинам нейросети ↗

4. 🔍 Разведка: архитектура attention и токенизация ↗

5. 🎯 Квест: найди узкое место в цепочке генерации ↗

⚙️ Миссия 2. Архитектор Ollama Engine

5 уроков

1. 🏗️ Компоненты Ollama: daemon, backend, CLI ↗

2. 📄 Вскрываем Modelfile: сердце модели ↗

3. 🔁 Потоковая генерация токенов под капотом ↗

4. 💾 Исследование кэша и буферов памяти ↗

5. 🧩 Квест: отладь сбой генерации и восстанови поток вывода ↗

🧬 Миссия 3. Форматы и код ДНК моделей

5 уроков

1. 📁 ДНК модели: формат gguf и структура весов ↗

2. 🧠 Кванты Q4–Q8: как AI теряет и сохраняет память ↗

3. 🔡 Токенизация и кодирование смысла ↗

4. 🧮 Визуализация слоёв и attention ↗

5. 🎯 Квест: расшифруй токенизацию Mistral и найди лишний токен ↗

🧠 Миссия 4. Генетическая модификация модели (Fine-tuning)

5 уроков

1. 🧩 Что такое Fine-tuning и LoRA ↗

2. ⚗️ Подготовка данных и фильтрация текстов ↗

3. 🧰 Обучение с помощью PEFT / unsloth ↗

4. 🔗 Инъекция LoRA в Ollama ↗

5. 🎯 Квест: обучи модель понимать HTML и интегрируй в Ollama ↗

🧩 Миссия 5. Управление памятью и контекстом

5 уроков

1. 🧠 Context window и KV cache ↗

2. 🔁 Перезапуск и восстановление состояния модели ↗

3. 🧩 Chain of Thought: внутренний диалог LLM ↗

4. 📈 Настройка параметров генерации ↗

5. 🎯 Квест: заставь модель помнить больше, чем положено ↗

🔗 Миссия 6. Рождение агента

5 уроков

1. 🤖 Что такое агент и как он рассуждает ↗

2. 🧠 Function calling и подключение инструментов ↗

3. 🪢 Ollama + LangChain = осознанный агент ↗

4. 💻 Подключение API и выполнение команд ↗

5. 🎯 Квест: агент, который исправляет HTML и тестирует результат ↗

⚡ Миссия 7. Оптимизация ядра

5 уроков

1. 🔢 Принципы квантования: Q4, Q5, Q8 ↗

2. 🧮 Сравнение производительности CPU/GPU ↗

3. 🧠 Ускорение attention и уменьшение VRAM ↗

4. 💾 Анализ ggml_quantize и логов inference ↗

5. 🎯 Квест: добейся ускорения генерации в 2 раза ↗

🧰 Миссия 8. Векторная память и поиск знаний (RAG)

5 уроков

1. 📚 Что такое RAG и зачем он нужен ↗

2. 🔗 Интеграция Ollama с векторными БД ↗

3. 🧠 Embeddings и поиск по смыслу ↗

4. 💬 Встраивание контекста в промпт ↗

5. 🎯 Квест: создай RAG-помощника по документации ↗

🧩 Миссия 9. Взлом ядра Ollama

5 уроков

1. ⚙️ Взаимодействие с llama.cpp через CGo ↗

2. 🔩 Профилирование потоков и памяти ↗

3. 🧬 Добавление поддержки новой модели (Phi, Gemma) ↗

4. 🧰 Отладка и внесение правок в исходники ↗

5. 🎯 Квест: расширь Ollama новым параметром и протестируй ↗

🚀 Миссия 10. Автоматизация и CI Ollama

5 уроков

1. 🧱 Dockerизация Ollama и моделей ↗

2. ⚙️ Настройка CI/CD для LLM ↗

3. 🧩 Скрипты автоматических тестов и метрик ↗

4. 💡 Обновление модели по cron и метрикам качества ↗

5. 🎯 Квест: создай автопайплайн обновления LoRA ↗

🎯 Миссия 11. Финальный проект: свой ИИ-агент

5 уроков

1. 📋 Постановка цели и выбор модели ↗

2. 🧠 Обучение и адаптация под задачу ↗

3. 🔗 Интеграция памяти, reasoning и API ↗

4. 🤖 Создание полноценного агента ↗

5. 🏁 Финальный квест: демонстрация и отчёт о производительности ↗

🏆 Миссия 12. Легенда инженера Ollama

6 уроков

1. 🧾 Рефлексия: что ты понял о моделях и интеллекте ↗

2. 📊 Сравнение Ollama, LocalAI и OpenAI API ↗

3. 📈 Анализ производительности собственной сборки ↗

4. 🎓 Презентация проекта ↗

5. 🏆 Получение звания «Архитектор LLM» ↗

6. 💖 Поддержать автора ↗