Облако Mail
С водяными
🛑 Авторизуйтесь или зарегистрируйтесь и Вы получите ссылку не только на почту, но и на странице товара.
Безопасная оплата товара
Поделись страницей
Stepik / Станислав Попов - LLM для Python-разработчиков: от RAG до агентов
Артикул: 16624 В наличии
Автор курса: Станислав Попов
Категория: Программирование
Дата выхода: 2026
Продажник от автора: Перейти на продажник
Вид доступа: Облако Mail
Особенности: ⚠️ С водяными знаками
Наша цена: 189 RUB (Лучшая цена! Нашли дешевле? Напишите нам, снизим цену)
🤔 Есть сомнения в инфопродукте? В качестве гарантии можем отправить дополнительные скриншоты, любой видео файл или сделать запись с экрана содержимого на облаке.
✍🏻 По всем вопросам, в том числе с оплатой и получением - писать в Telegram (кликабельно), в чат на сайте (в нижнем правом углу) или на почту admin@many-courses.net Мы всегда на связи!
- Цена в разы ниже чем у автора
- Автовыдача. Моментальная доставка на эл. почту
- Лучшая цена на рынке. Сделаем цену ниже если нашли дешевле
- Можно смотреть онлайн или скачать себе
- 100℅ гарантия получения курса
- Доступ на данный товар предоставлятся на Облако Mail
-
LLM для Python-разработчиков: от RAG до агентов (2026)
Слив курса LLM для Python-разработчиков: от RAG до агентов [Stepik] [Станислав Попов]
Чему вы научитесь:
Вы научитесь использовать LLM как инженерный компонент: отправлять запросы через API и локальные движки (Ollama, llama.cpp),
строить RAG на Chroma и Qdrant, и создавать агентов с памятью и инструментами на LangChain и CrewAI.
Освоите дообучение open-source моделей (Mistral) методами LoRA — даже на бесплатной GPU в Colab — и сможете запускать их локально в формате GGUF.
Научитесь интегрировать всё в FastAPI-приложения, покрывать тестами, оценивать качество с помощью RAGAS и кастомных метрик,
а также настраивать логирование, health-check’и и защиту от промпт-инъекций.
О курсе:
Этот курс создан для бэкенд-разработчиков, которые хотят начать работать с LLM и агентами, не имея бэкграунда в математике или машинном обучении.
Цель — дать не теорию, а инженерные навыки: как взять open-source LLM, дообучить её на своих данных, встроить в микросервис.
Почему именно этот курс?
Нет академической математики — только то, что нужно для работы
Все примеры — на Python, FastAPI
Акцент на продакшен: тесты, логи, безопасность, масштабируемость
Каждый модуль завершается тестами и/или практическим заданием
Что входит в курс:
8 тематических модулей (от основ LLM до multi-agent систем)
Теория в формате кратких конспектов + кода
Финальный проект: end-to-end AI-микросервис в портфолио
Для кого этот курс:
— Python-разработчики, которые хотят добавить AI в свой стек
— Инженеры, планирующие внедрять LLM во внутренние инструменты (Jira, документация, чат-боты)
— Техлиды и архитекторы, оценивающие применимость LLM в инфраструктуре
— Те, кто уже пробовал LLM, но не знает, как выйти за пределы простых скриптов.
Программа курса:
1 Введение
О курсе
2 Введение в LLM: с нуля до первого запроса
Что такое LLM?
Осознанное взаимодействие с LLM: промпты, параметры, security
Выбор между облачными API и локальными моделями
Первый запрос к LLM
Установка и запуск LLM локально с помощью Ollama
Base-модели и instruct-модели: в чём разница и почему это важно
Эксперименты с промптами: few-shot и chain-of-thought
Закрепление материала
3 Embeddings и векторные базы данных
Что такое embeddings (эмбеддинги)?
Векторные базы данных: зачем они и как работают?
Создание и поиск по эмбеддингам с Chroma
Переход на Qdrant: запуск через Docker и интеграция
Полезные практики: чанкинг, метаданные, reranking
Расширенные стратегии чанкинга и реранкинга
Закрепление материала
4 RAG: Retrieval-Augmented Generation на практике
RAG с нуля: архитектура и первый рабочий пайплайн
RAG в продакшене: переключение на Qdrant и асинхронность
Оценка качества RAG
Защита от галлюцинаций и фильтрация ответов
Введение в агентов: LLM + инструменты (tools)
Stateful-агенты с LangGraph
Подготовка к продакшену: логирование, мониторинг, безопасность
Закрепление: финальный мини-проект
5 Продвинутый RAG: надёжность, безопасность и контроль в продакшен
Почему RAG ломается в продакшене? Типичные сценарии
Защита RAG: от индексации до ответа
Мониторинг RAG в продакшене: логи, метрики, алерты
Оптимизация поиска: reranking и multi-query
Метаданные: основа безопасности и персонализации
Закрепление материала
6 Локальные LLM: запуск без облака и без GPU
Когда локальные LLM — не просто «можно», а «нужно»
Выбор модели под задачу: не параметры, а измеримые метрики
Ollama в продакшене: как обернуть демон в надёжный сервис
Прямой inference через llama-cpp-python
Мониторинг и алертинг для локальных LLM
Решение типичных проблем в продакшене
Закрепление материала
7 Дообучение LLM без GPU и PhD
Зачем дообучать модель и когда это оправдано
Дообучение через LoRA на бесплатной GPU (Google Colab)
Интеграция LoRA-адаптера в локальные LLM
Закрепление материала
8 Multi-agent системы: оркестрация и роли
Введение в multi-agent системы
Архитектура и оркестрация
Реализация на CrewAI
Альтернативы и расширения (Autogen, кастомизация)
9 Финальный проект — AI-ассистент разработчика
Архитектура и требования
Подготовка окружения и компонентов
Реализация RAG-поиска (POST /search)
Реализация генерации и сохранения (POST /generate)
Инфраструктура и тестирование
Компромиссы и пути развития
10 Глоссарий и закрепление по всему курсу
Глоссарий курса
Тесты 1
Тесты 2
11 Заключение
Рекомендации по железу
Заключение
Версия курса с водяными знаками
Вы находитесь на странице товара «Stepik / Станислав Попов - LLM для Python-разработчиков: от RAG до агентов». Это более доступная версия материала, в которой присутствуют водяные знаки. Такой вариант подходит тем, кому важна минимальная цена и кто готов пользоваться материалом с отметками на видео, скриншотах или других файлах курса.
Материал относится к периоду/дате выхода: 2026. Доступ предоставляется через: Облако Mail.
Главное отличие этой версии — наличие водяных знаков, за счёт чего цена ниже.
Обучающий курс находится в рубрике «Программирование». Также на сайте можно найти другие материалы автора «Станислав Попов». Стоимость этой версии на MANY-COURSES.NET составляет 189 рублей.
- Добавьте товар «Stepik / Станислав Попов - LLM для Python-разработчиков: от RAG до агентов» в корзину или нажмите «Купить», чтобы быстро перейти к странице оформления заказа. В корзину можно добавить сразу несколько курсов.
- Выберите удобную платежную систему и нажмите кнопку «Перейти к оплате».
- После оплаты на указанную почту вы получите ссылки на материалы. Если в момент покупки вы были авторизованы на сайте, ссылки также будут выведены на странице данного товара.
- Каждый инфопродукт, представленный в нашем магазине, приобретается совместно, поэтому цена значительно ниже, чем у автора. Для самостоятельного прохождения доступна полная запись курса со всеми дополнительными материалами, но без обратной связи от автора.
- ⚠️ В данном материале присутствуют водяные знаки.