практикум

Прикладной LLM для инженеров

Разберись с LLM на практике: от запуска моделей на собственном железе с дообучением до RAG и написания собственных агентов и MCP серверов
Начать >>>

стек, который вы освоите

LLM
Фундаментальный цикл LLM-инженерии
От инференса и квантования моделей на своём железе до продвинутых RAG-пайплайнов, тонкой настройки и создания агентов. Освойте весь стек технологий для создания AI-приложений.
Практическая оптимизация и экономика
Научитесь рассчитывать VRAM, выбирать между API и self-hosting, применять LoRA и квантизацию. Принимайте взвешенные инженерные и финансовые решения для развёртывания моделей.
RAG и агенты — новый стандарт
Создавайте умные ассистенты по своим данным и автоматизируйте задачи. Без этих технологий современные LLM не имеют доступа к актуальной информации и не могут действовать.
Rebrain
— большое сообщество IT-специалистов, создаём
практикумы по инфраструктуре с 2018 года
Почему выбирают наши программы
  • Автоматические проверки — мгновенная обратная связь по заданиям
  • Проверки менторами — DevOps-инжерами с опытом в индустрии от 5+ лет
  • Возможность общаться с опытными практикующими специалистами
  • Свободный темп — проходите без жёстких дедлайнов
  • Прикладные задачи — кейсы, приближенные к реальной работе DevOps-инженера
Стать частью сообщества >>>
phone

Кому подойдёт

DevOps и SRE

Специалисты, которым нужно развертывать и масштабировать LLM-инфраструктуру. Получите практические навыки работы с vLLM, мониторингом и оптимизацией для production-сред.

Data Scientist-исследователи

Аналитики данных, стремящиеся перейти от экспериментов к production-решениям. Курс научит инженерным аспектам: тонкой настройке, развертыванию моделей и построению RAG-систем.

Backend-разработчики

Программисты, желающие интегрировать LLM в свои приложения. Освоите создание AI-агентов, работу с векторными базами и облачными API для сложных продуктовых задач.

Продуктовые IT-архитекторы

Архитекторы, проектирующие системы с ИИ. Курс даст глубокое понимание всего стека LLM-технологий для принятия взвешенных решений о выборе инструментов и архитектуры.

Как проходит
практикум

Команда Rebrain изучает, какие из компетенций требуются на разных уровнях профессий. Мы понимаем, что нужно знать, чтобы на собеседовании или при выполнении задач чувствовать себя уверенно. После наших практикумов специалисты легко адаптируются к реальным рабочим условиям.

Материалы останутся с вами навсегда
Проходите в удобное для вас время

программа практикума

LLM

  • Введение в LLM: Ландшафт, Архитектура и Инференс
  • Серверы Инференса
  • Запуск LLM на ноутбуке
  • Облачные модели
  • Fine-Tuning: Адаптация модели под себя
  • Работа с промптами: Инженерия запросов
  • Безопасность и Этика LLM: Защита и «Галлюцинации»
  • Векторные базы: Память для LLM
  • RAG: Создаем ассистента по своим данным
  • Продвинутые RAG-пайплайны: Повышаем качество
  • LlamaIndex: Фреймворк для RAG
  • Агенты и Function Calling
  • MCP (Model Context Protocol)
  • LangChain: Фреймворк-оркестратор
  • N8N: Low-code
Авторы практикума
Василий Озеров
Василий Озеров
- Сооснователь Rebrain. - Участвовал в 50+ проектах — от технологических стартапов до крупных госпроектов. - Построил карьеру до позиции SVP of Infrastructure.
Co-Founder REBRAIN

Ключевые навыки для резюме:

Развертывание LLM в production
Построение RAG-систем
Эффективная настройка LLM (Fine-Tuning)
Разработка LLM-агентов
Инженерия промптов и оптимизация
Управление LLM-инфраструктурой
Обеспечение безопасности LLM-приложений

немного о
технологии

Агенты: Автоматизация вместо генерации

Это переход от чат-бота к автономному сотруднику. Агенты с Function Calling сами выполняют задачи в CRM, ERP и других системах, экономя сотни человеко-часов.

RAG: «Память» для LLM

Любая модель без доступа к вашим данным бесполезна для бизнеса. RAG — основной способ заставить LLM работать с вашей документацией, базами знаний и актуальной информацией.

Fine-Tuning: Уникальное поведение модели

Никакие промпты не заставят модель говорить именно так, как нужно вам. Только LoRA/QLoRA позволяют адаптировать стиль, тон и структуру ответов под ваши продукты и процессы.

Квантизация: Запуск на железе потребителя

Без квантизации 7B-модель не запустить даже на RTX 4090. Эта технология позволяет развернуть мощный ИИ на ноутбуке или сервере без дорогих A100, радикально снижая стоимость владения.

N8N: Визуальная оркестрация LLM

N8N позволяет быстро создавать сложные LLM-пайплайны без переписывания кода. Вы визуально соединяете RAG, API-вызовы и базы данных, превращая идеи в работающие прототипы за часы, а не дни. Это мост между быстрым прототипированием и продакшен-решением.

Остались вопросы?
Приходите на бесплатную консультацию с экспертом. Мы ответим на все вопросы
и подробнее расскажем о практикуме.

практикум

Прикладной LLM для инженеров

В стоимость входит:

  • Выполнение задач на настоящей инфраструктуре
  • Сопровождение — менторы, координатор
  • Бессрочный доступ к теоретической части практикума
стоимость
45.000 руб.
50.000 руб.
от 11.250 руб./мес.
12.500 руб./мес.

долями на 4 платежа

от 11.250 руб./мес.
12.500 руб./мес.

долями на 4 платежа, или сразу - 45.000 руб.

Перейти к оплате >>>

Файлы куки

При использовании данного сайта, вы подтверждаете свое согласие на использование файлов cookie и других похожих технологий в соответствии с настоящим Уведомлением.