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

[Zero]

Автор: zerotomastery

Название: Кастомизация больших языковых моделей для бизнеса: практический курс по QLoRA и AWS

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

zerotomastery

О чём курс:

Материал посвящён дообучению открытых больших языковых моделей на собственных и корпоративных данных и их внедрению в бизнес-среде. В программе рассматриваются fine-tuning с QLoRA, bfloat16-тренировка, подготовка датасетов, attention masks, инструменты Hugging Face и MLOps на AWS. Также изучаются развёртывание и интеграция моделей через SageMaker, Lambda и API Gateway, мониторинг сервисов и создание интерфейса на Streamlit. Материал ориентирован на специалистов в области ИИ, машинного обучения, разработки и облачной инфраструктуры.

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.
   

Продажник:

Скачать:

Для просмотра скрытого содержимого вы должны войти или зарегистрироваться.