Локальные LLM и рабочее окружение
Разбор Ollama, локальных пайплайнов и реальных инструментов для запуска первых моделей на вашей машине.
LLM-инженерия · AI-продукты · Production
AI Engineer Core Track LLM Engineering, RAG, QLoRA, Agents
Интенсивный инженерный курс, где вы учитесь строить и запускать LLM-продукты: от локальных экспериментов до пайплайнов, которые уже можно использовать в рабочих задачах.
- 4,6 ★рейтинг
- 324 859студентов
- 33 ч 27 миндлительность
8 недельАвторы: Ligency и Ed Donner
Как курс устроен
Сначала оцените подход к проектам, затем выбирайте
На Udemy доступен доступный фрагмент и структура курса, где видно, что это путь от setup до сложных практик: RAG, LoRA, fine-tuning и AI agents.
Курс имеет 8 секций и 210 лекций, что даёт хороший темп для серьёзного, но управляемого прохождения.
Что даёт курс
От базовой инженерии моделей к практическим AI-системам
Сравнение LLM-сценариев
Выбираем frontier и open-source модели под задачу и понимаем, где экономия ресурсов важнее максимального качества.
RAG и retrieval в AI-продуктах
Учим, как настраивать retrieval, чтобы ответы стали релевантнее и бизнес-решения — устойчивее к шуму.
Agentic AI и интеграции
Проектная часть по построению AI-агентов с функциями, инструментами и контролируемой автоматизацией.
Программа
Посмотреть программу на Udemy
Поэтапная дорожная карта от локального эксперимента до продакшн-мышления
Курс выстроен как инженерный контур: сначала вы настраиваете среду и учитесь выбирать модели, затем переходите к RAG и fine-tuning, и закрываете цикл проектами под реальные рабочие кейсы.
- 01
Week 1 — запуск локальных LLM и инженерное окружение
- 02
Week 2 — сравнение frontier и открытых моделей
- 03
Week 3 — продвинутая работа с prompt-пайплайнами
- 04
Week 4 — RAG: построение retrieval для реальных источников
- 05
Week 5 — fine-tuning и оптимизация LoRA/QLoRA
- 06
Week 6 — оценка качества и контроль поведения ответов
- 07
Week 7 — AI agents: архитектура и оркестрация
- 08
Week 8 — финальные мини-приложения и системная интеграция
Если курс на английском
Боишься, что технический английский тормозит?
Для инженерных курсов важнее логика и практика. Работайте в коротких сессиях, делайте глоссарий терминов и закрепляйте их в коде — так прогресс идёт уверенно.
Как проходить курсы на английском языкеУ вас уже есть цель и проектный контур — это самый мощный «переводчик» сложного материала.
Если решились на покупкуRusUdemy поможет с выбором и оформлением без лишней рутины
Присылайте ссылку на курс — проверим цену и поможем оформить доступ на вашем аккаунте Udemy, чтобы вы быстрее перешли к практике.
01
Доступ на аккаунт
Поможем получить курс в личном кабинете без передачи логинов и лишних шагов.
02
Честная цена
Проверим действующую стоимость и возможные акции в момент покупки.
03
Поддержка старта
Поможем разобраться с первым запуском и быстрее влезть в программу обучения.
04
Простые шаги
Дадим понятный алгоритм: покупка, вход, старт курса, дальнейшие действия.
Обычно отвечаем в течение нескольких минут в рабочие часы.
Частые вопросы
Что важно знать перед покупкой
Да, даёт практичный вход в инженерный стек. Материалы структурированы как 8-недельный путь: от запуска локальных моделей до работы с RAG, fine-tuning и AI-агентами.
В курсе 8 секций, 210 уроков и общая длительность 33 часа 27 минут. Формат удобен для перехода от теории к практическим LLM-приложениям.
Курс создан Ligency и Ed Donner. Ligency — крупный AI-бренд с сильным практическим акцентом на AI-продукты, Ed Donner — инженер и сооснователь AI-стартапов.
Желательно понимать базовую Python-логику, но курс проходит путь от установки окружения до продакшен-паттернов, поэтому подходит и тем, кто накапливает практику с нуля.
Курс на английском, но можно учиться через субтитры и практику. Есть удобный формат с практическими блоками: это ускоряет понимание даже без разговорного английского.