FI.HALMT

LLM Alchemy: Высшее искусство обучения локальных моделей

Курс «LLM Alchemy: Высшее искусство обучения локальных моделей» — это практическое руководство по созданию, дообучению и запуску нейросетей на собственном оборудовании.
В современном мире приватность данных и независимость от облачных API стали приоритетом. Наш курс сфокусирован на локальном стеке: от глубокого понимания математики весов до тонкой настройки моделей под конкретные задачи. Мы разберем, как работают современные трансформеры, и научим вас превращать «сырые» модели в специализированных цифровых экспертов, работающих на вашем GPU. В курсе аккумулирован накопленный автором опыт работы с открытыми моделями, который поможет вам избежать ошибок при подготовке данных и настройке весов.

Преподаватель: Керимов Георгий
Автор, разработчик и преподаватель курса. Эксперт по LLM-технологиям и локальному развертыванию нейросетей.
Практик в области дообучения (Fine-tuning) моделей семейств Llama, Qwen и Mistral.


Предварительные требования:

Владение персональным компьютером на уровне уверенного пользователя.
Общее представление о работе в сети Интернет
Желательно наличие опыта работы в терминале (командной строке) в любой операционной системе

Для практических работ мы предоставим инструкции по подключению к серверу с GPU, что позволит вам пройти курс даже на обычном ноутбуке!!!

Откройте дверь в новую эру ИИ вместе с нами! 

Исследуйте тайны архитектуры трансформеров, изучайте стратегии эффективного дообучения, погружайтесь в симбиоз математики и нейросетевых технологий.
Курс будет интересен как энтузиастам, которые хотят запускать мощные нейросети на своем железе, так и разработчикам, дата-сайентистам, мечтающим сохранить приватность и независимость от западных API.

Не упустите возможность стать частью революции в мире искусственного интеллекта — начните создавать свои локальные модели уже сегодня!



80 000₽

Длительность

4 дня (32ч в неделю)

Доступ к курсу

Навсегда в личном кабинете

Документы

Удостоверение о повышении квалификации

Расписание

Дата и место проведения
Начало
Формат
Преподаватель
Стоимость

Получаемые навыки:

 Фундаментальная база и архитектура:

 Понимание структуры: Разбор механизмов Attention, RoPE и KV-кэширования. Вы будете знать, почему модель выдает конкретный результат и как оптимизировать её память.

 Математика для инженера: Освоение принципов градиентного спуска и функций потерь, понимание современных методов оптимизации весов.

 Локальный инференс и эксплуатация:
Мастерство развертывания: Уверенная работа с Ollama, LM Studio и llama.cpp. Создание стабильных локальных эндпоинтов для интеграции в свои приложения.

  Работа с квантованием: Использование сжатых моделей (AWQ, GGUF, BitsAndBytes) для запуска тяжелых нейросетей (7B+ параметров) на домашних видеокартах.
Fine-tuning и работа с данными:

  Создание датасетов: Сбор, очистка и подготовка данных для дообучения моделей под уникальный стиль или узкую предметную область.

  Методы PEFT (LoRA/QLoRA): Практическое дообучение моделей без огромных вычислительных затрат. Вы научитесь адаптировать нейросети под свои нужды, сохраняя их базовые знания.

  Перспективы и интеграция:
Введение в Alignment и RAG: Обзор технологий выравнивания моделей (DPO) и систем работы с внешними знаниями для исключения галлюцинаций.

  Агентные системы: Понимание принципов работы AI-агентов и методов их оценки.
Защита, мониторинг и оптимизация.
  • Мы не учим «писать промпты», а даем фундаментальные знания об архитектуре нейросетей;
  • Мы не зависим от платных подписок OpenAI или Anthropic, а учим запускать топовые модели на вашем домашнем GPU;
  • Мы не обещаем магических кнопок, зато показываем реальные технологии дообучения (LoRA/QLoRA) и способы их применения для бизнеса и творчества;
  • Мы смотрим в будущее и приглашаем вас научиться управлять интеллектом локально!

Программа курса

5 модулей
Модуль 1. Математическое сердце и архитектура
  • Трансформеры изнутри: Механизмы внимания
  • Математика весов: Градиентный спуск, функции потерь Loss, оптимизаторы.
  • Геометрия смыслов: Ротационные эмбеддинги (RoPE) и KV-кэширование.
  • Токенизация: Современные алгоритмы.
  • Вероятностное распределение токенов, понимание квантования.
  • Жизненный цикл модели: От Pre-training до RLHF/DPO. Как обучаются гиганты (GPT-5, Llama-4).


Модуль 2. Локальное развертывание и инференс
  • Среды запуска: lm-studio, Ollama и llama.cpp. Обзор vLLM и TGI для продакшена.
  • Квантование: AWQ, BitsAndBytes и новые форматы.
  • API и UI


Практика:
  • Установка и настройка lm-studio, Ollama и llama.cpp.
  • Запуск квантовынных моделей на домашних GPU (7+ миллиардов параметров).
  • Создание собственных эндпоинтов, интеграция с Open WebUI.


Модуль 3. Данные и Fine-tuning
  • Датасеты 2.0
  • Методы PEFT: LoRA, QLoRA, DoRA.
  • Alignment (Выравнивание): Обзор DPO


Практика:
  • Подготовка "магических" датасетов.
  • Дообучение моделей.


Модуль 4. RAG и Агентные системы
  • Advanced RAG
  • AI-агенты
  • Оценка (Evaluation)


Модуль 5. Интеграция и внедрение
  • Оптимизация
  • Оценка качества (Eval)
  • Безопасность
  • Мониторинг


Сертифицированные инструкторы

Все

В нашу команду преподавателей входят лучшие специалисты, стоявшие у истоков внедрения Oracle в России, в т.ч. четверо имеющих квалификацию Oracle Certified Master

Как проходит обучение на платформе ФОРС

[ 01 ]

Знакомство с платформой

Платформа учебного центра ФОРС предназначена для удобного и комфортного обучения. Доступ к материалам будет открыт сразу после приобретения курса, а также навсегда доступен в личном кабинете.

[ 02 ]

Обучение

Каждый раздел содержит уроки с теоретическими материалами в видео и текстовых форматах, а так же демонстрацию практических примеров от преподавателей. Самостоятельная работа поможет закрепить полученные знания.

[ 03 ]

Обратная связь и поддержка

Мы поддерживаем онлайн-ресурс, где слушатели всегда могут задать вопрос преподавателю или коллективно обсудить возможные проблемы с другими студентами. Вы всегда сможете получить необходимую информацию в личном кабинете.

[ 04 ]

Дипломы и сертификаты

Все документы об окончании курсов собраны в одном месте в электронном формате — вы всегда можете посмотретьи скачать их в личном кабинете.

Остались вопросы?

Оставьте свои контактные данные — мы с вами свяжемся и все расскажем

Нажимая на кнопку «Отправить», я принимаю условия Политики конфиденциальности, и даю согласие на обработку персональных данных

WhatsApp
Telegram