💻 Программирование [zerotomastery] Кастомизация больших языковых моделей для бизнеса: практический курс по QLoRA и AWS (2025)

Автор: zerotomastery
Название: Кастомизация больших языковых моделей для бизнеса: практический курс по QLoRA и AWS (2025)

[zerotomastery] AI Engineering: Customizing LLMs for Business (Fine-Tuning LLMs with QLoRA & AWS) (2025)



Освойте востребованный навык, которого ждут компании: разработку и внедрение кастомных LLM. На курсе вы научитесь дообучать открытые большие языковые модели на закрытых/корпоративных данных и развертывать свои модели с помощью AWS (SageMaker, Lambda, API Gateway) и Streamlit для удобного интерфейса для сотрудников и клиентов.
Это не «очередной вводный курс по ИИ». Это практический глубокий дайв в навыки, которые отличают AI-инженеров на реальных проектах. Вы будете выполнять fine-tuning с использованием QLoRA - подхода, который радикально снижает потребление ресурсов, - а затем превращать модель в продакшен-сервис.

Что вы освоите:

1. Дообучение open-source LLM на собственных датасетах (в т.ч. корпоративных).
2. Практику с QLoRA, bfloat16-тренировкой, chunking датасетов, attention masks.
3. Экосистему Hugging Face (включая Estimator API) и MLOps-пайплайн на AWS.
4. Деплой и интеграцию модели: SageMaker endpoints, Lambda, API Gateway, мониторинг.
5. Создание простого UI для бизнеса на Streamlit.

Результат: от теории к коду и продакшену - полный цикл разработки прикладного ИИ под бизнес-кейсы.
Кому полезно и для каких ролей готовит:

1. AI Engineer / ML Engineer - проектирование, дообучение и продакшен моделей.
2. AI Specialist - создание прикладных решений на базе ИИ.
3. Data Scientist - подготовка данных, EDA и построение моделей под задачи компании.
4. AI Research Scientist - углублённая работа с механизмами внимания и LLM.
5. Cloud Engineer - архитектура и лучшие практики деплоя в AWS.
6. DevOps Engineer - автоматизация, выпуск и мониторинг ML-сервисов (CloudWatch и др.).
7. Software Engineer - интеграция моделей в приложения с учётом масштабируемости.
8. Data Engineer - пайплайны данных, хранилища (S3), препроцессинг.
9. Technical Product Manager - планирование и выпуск ML-продуктов, метрики и мониторинг.

Подробнее:

Скачать: