- Регистрация
- 10 Окт 2018
- Сообщения
- 59,153
- Реакции
- 324,097
Автор: Stepik, Максим Мигутин
Название: ИИ-агент на своём сервере: Python, нейросеть по API (Cloud.ru) (2026)
Описание:
Свой сервер в облаке Cloud.ru и ИИ-агент на Python: собирает данные из интернета, отправляет их в нейросеть по API и присылает выжимку на почту каждое утро. С нуля, без опыта Linux. Расходы разобраны по реальному счёту: сервер живёт на стартовых бонусах, нейросеть обходится примерно в рубль в месяц
Чему вы научитесь
Для кого этот курс
происходит.
Начальные требования
Максим Мигутин 10 лет с данными: Booking.com, IBM, KFC. Преподаю в магистратуре РАНХиГС, Otus, Udemy.
10 лет строю системы данных: Booking.com, IBM, KFC.
Преподаю в магистратуре РАНХиГС, в Otus и на Udemy. 17 000+ студентов из 120 стран прошли мои курсы по Data Engineering и Data Observability.
Как проходит обучение
Видео-лекции до 15 минут + вспомогательные файлы + конспекты контрольных точек+ задания для самопроверки
Программа курса
Последнее обновление 01.09.2026
Подробнее:
Скачать:
Название: ИИ-агент на своём сервере: Python, нейросеть по API (Cloud.ru) (2026)
Описание:
Свой сервер в облаке Cloud.ru и ИИ-агент на Python: собирает данные из интернета, отправляет их в нейросеть по API и присылает выжимку на почту каждое утро. С нуля, без опыта Linux. Расходы разобраны по реальному счёту: сервер живёт на стартовых бонусах, нейросеть обходится примерно в рубль в месяц
Чему вы научитесь
- Создавать виртуальную машину в облаке и подключаться к ней по SSH-ключу
- Запускать и настраивать Python-скрипт на сервере: виртуальное окружение, зависимости, переменные окружения
- Собирать данные из интернета по RSS: фильтровать по времени и ключевым словам, убирать дубликаты
- Обращаться к нейросети по API из своего кода и формулировать промпт с жёстким форматом ответа
- Проверять ответ нейросети на выдумки - по ссылкам на
- источники
- Сравнивать модели по реальной стоимости задачи, НЕ по ₽ за миллион токенов
- Отправлять результат на почту из Python и рассылать его нескольким адресатам
- Запускать всё по расписанию через cron и читать логи, когда что-то сломалось
- Считать расходы на облако и на токены и выключать ресурсы, чтобы не платить лишнего
Для кого этот курс
- Аналитикам и тем, кто учится на аналитика
- Тем, кто хочет свой сервер, но не знает, с чего начать
- Тем, кто пользуется нейросетями в браузере и хочет вызывать их из кода.
- Разработчикам, тестировщикам, маркетологам
- Тем, кто прошёл «Нейросети для аналитика данных»
происходит.
Начальные требования
- компьютер с Windows, macOS или Linux;
- почтовый ящик на Яндексе (для отправки писем агентом);
- номер телефона российского оператора и карта российского банка — без них не пройти регистрацию в облаке;
- 100–300 ₽ на счёт в облаке: стартовых бонусов хватает на сервер, но не на запросы к нейросети
Максим Мигутин 10 лет с данными: Booking.com, IBM, KFC. Преподаю в магистратуре РАНХиГС, Otus, Udemy.
10 лет строю системы данных: Booking.com, IBM, KFC.
Преподаю в магистратуре РАНХиГС, в Otus и на Udemy. 17 000+ студентов из 120 стран прошли мои курсы по Data Engineering и Data Observability.
Как проходит обучение
Видео-лекции до 15 минут + вспомогательные файлы + конспекты контрольных точек+ задания для самопроверки
Программа курса
- Что мы построим?
- Облако cloud.ru - регистрация и пополнение баланса
- Поднимаем сервер
- Настраиваем сервер под проект
- Почтовый клиент Yandex
- Переменные окружения: магия подключений и email
- RSS-лента Habr-а
- Наш Агент: как работает и что под капотом
- Что еще у нужно кроме agent.py
- Закидываем файлы на сервер: спасибо Termius
- Тестовые прогоны: все ли работает?
- Кастомизация агента: что, как и зачем?
- Дэшборд: удобно, красиво и доступно из Интернета
- Экономика токенов: на что тратим?
- Настраиваем расписание для агента: cron и systemd
- Чистим ресурсы Облака: как не переплатить
Последнее обновление 01.09.2026
Подробнее:
Скрытое содержимое доступно для зарегистрированных пользователей!
Скачать:
Для просмотра скрытого содержимого вы должны войти или зарегистрироваться.
