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
Vizuara AI Labs - Dr. Sreedath Panat → Малые языковые модели (SLM): полный процесс создания и внедре
Артикул: 17158 В наличии
Автор курса: Vizuara AI Labs
Категория: Программирование
Дата выхода: 2026
Продажник от автора: Перейти на продажник
Вид доступа: Облако Mail
Особенности: ⚠️ С водяными знаками
Наша цена: 179 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
-
SLM Engineering — практический курс по созданию малых языковых моделей (Small Language Models, SLM) корпоративного уровня. За четыре недели вы пройдете полный цикл разработки: от подготовки данных и обучения токенизатора до предварительного обучения (Pretraining), Fine-Tuning, RLHF, реализации RAG, оптимизации инференса и развертывания модели в локальной инфраструктуре предприятия. Курс ориентирован на разработчиков и ML-инженеров, желающих самостоятельно создавать, обучать и внедрять современные AI-системы без зависимости от облачных сервисов.
- Разработчиков, переходящих в сферу LLM Engineering, NLP и Enterprise AI.
- Инженеров, создающих чат-ботов, интеллектуальный поиск и системы анализа документов.
- Специалистов, которые хотят научиться самостоятельно обучать языковые модели, а не только использовать готовые API.
- Исследователей, которым необходимы практические навыки промышленной разработки AI.
- сбор и подготовка данных;
- обучение токенизатора;
- создание эмбеддингов;
- обучение Transformer-модели;
- предварительное обучение;
- Fine-Tuning и RLHF;
- реализация RAG;
- оптимизация инференса;
- развертывание модели в корпоративной инфраструктуре.
Для кого предназначен курс
Архитектура Transformer
Подробно изучите внутреннее устройство современных языковых моделей: механизм внимания (Attention), Feed Forward-блоки, RMSNorm, Rotary Positional Encoding, эмбеддинги и взаимодействие всех компонентов архитектуры Transformer.
Подготовка данных и обучение токенизатора
Научитесь собирать, очищать и дедуплицировать датасеты, формировать корпуса данных, обучать собственные токенизаторы на основе BPE и SentencePiece, а также готовить данные для предварительного обучения и последующей настройки моделей.
Предварительное обучение (Pretraining)
Построите полноценный цикл обучения языковой модели с нуля, познакомитесь с законами масштабирования (Scaling Laws), научитесь анализировать функции потерь и оценивать эффективность процесса обучения.
Fine-Tuning с LoRA и QLoRA
Освоите современные методы параметроэффективной настройки моделей, включая LoRA, QLoRA, Supervised Fine-Tuning и 4-битную квантизацию. Узнаете, в каких случаях лучше использовать дообучение модели, а когда предпочтительнее применять RAG или инженерный подход к проектированию промптов.
Выравнивание моделей и безопасность
Изучите методы Reward Modeling, DPO и RLHF, научитесь реализовывать защиту от Prompt Injection, механизмы безопасных отказов, модерацию ответов и другие элементы безопасной эксплуатации языковых моделей.
RAG и оценка качества моделей
Создадите полноценную систему Retrieval-Augmented Generation с гибридным поиском, ранжированием результатов, ссылками на источники и использованием подходов LLM-as-a-Judge и Golden Sets для оценки качества моделей.
Инференс и оптимизация производительности
Разберетесь с особенностями работы этапов Prefill и Decode, использованием KV Cache, квантизацией моделей, Continuous Batching, Paged Attention и развертыванием высокопроизводительных серверов инференса на базе vLLM и llama.cpp.
Развертывание в продакшене
Научитесь создавать API для языковых моделей, организовывать потоковую обработку запросов, внедрять мониторинг, отслеживание деградации качества моделей, Canary-развертывания и автоматический цикл повторного обучения.
Полный цикл разработки SLM
Во время обучения вы реализуете полный производственный конвейер создания корпоративной языковой модели:
Финальной работой станет разработка корпоративного помощника для анализа юридических договоров. Вы создадите собственную малую языковую модель, которая сможет автоматически извлекать и классифицировать положения договоров, обнаруживать персональные данные и конфиденциальную информацию, выполнять поиск по документам с точными ссылками на соответствующие разделы и работать полностью локально без передачи данных в облачные сервисы.
Результаты обучения
После завершения курса вы сможете самостоятельно проектировать, обучать, оптимизировать и внедрять Small Language Models (SLM) корпоративного уровня. Вы получите практический опыт работы с Transformer, LoRA, QLoRA, RLHF, RAG, vLLM, llama.cpp, промышленными AI-конвейерами и современными инструментами разработки LLM, а также пополните портфолио полноценным проектом, готовым к использованию в реальных корпоративных сценариях.
Язык Английский
ИСТОЧНИК
СКАЧАТЬ
Версия курса с водяными знаками
Вы находитесь на странице товара «Vizuara AI Labs - Dr. Sreedath Panat → Малые языковые модели (SLM): полный процесс создания и внедре». 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 «Vizuara AI Labs». Стоимость этой версии на MANY-COURSES.NET составляет 179 рублей.
- Добавьте товар «Vizuara AI Labs - Dr. Sreedath Panat → Малые языковые модели (SLM): полный процесс создания и внедре» 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.