Курс за обучение по Въведение в големите езикови модели (LLM)
Големите езикови модели (LLM) са дълбоки невронни мрежови модели, които могат да генерират текстове на естествен език въз основа на зададен входен сигнал или контекст. Те се обучават върху огромни обеми текстови данни от различни области и източници и са способни да улавят синтактичните и семантичните модели на естествения език. LLM постигнаха впечатляващи резултати при разнообразни задачи, свързани с естествен език, като обобщаване на текст, отговаряне на въпроси, генериране на текст и други.
Това обучение с инструктор на живо (онлайн или на място) е насочено към разработчици от начинаещо до средно ниво, които желаят да използват големи езикови модели за различни задачи в областта на естествения език.
До края на това обучение участниците ще могат:
- Да настроят среда за разработка, включваща популярен LLM.
- Да създадат базов LLM и да го донастроят (fine-tune) с персонализиран набор от данни.
- Да използват LLM за различни задачи с естествен език, като обобщаване на текст, отговаряне на въпроси, генериране на текст и други.
- Да дебъгват и оценяват LLM, използвайки инструменти като TensorBoard, PyTorch Lightning и Hugging Face Datasets.
Формат на курса
- Интерактивна лекция и дискусия.
- Множество упражнения и практика.
- Практическо изпълнение в среда за лабораторни упражнения на живо.
Опции за персонализиране на курса
- За да заявите персонализирано обучение по този курс, моля, свържете се с нас за уреждане.
Съдържание и теми, включени в курса
Въведение
- Какво представляват големите езикови модели (LLM)?
- LLM спрямо традиционните NLP модели
- Преглед на характеристиките и архитектурата на LLM
- Предизвикателства и ограничения на LLM
Разбиране на LLM
- Жизненият цикъл на един LLM
- Как работят LLM
- Основните компоненти на LLM: енкодер, декодер, внимание (attention), вграждания (embeddings) и др.
Първи стъпки
- Настройка на средата за разработка
- Инсталиране на LLM като инструмент за разработка, напр. Google Colab, Hugging Face
Работа с LLM
- Проучване на наличните опции за LLM
- Създаване и използване на LLM
- Донастройване (Fine-tuning) на LLM с персонализиран набор от данни
Обобщаване на текст
- Разбиране на задачата за обобщаване на текст и нейните приложения
- Използване на LLM за екстрактивно и абстрактивно обобщаване на текст
- Оценка на качеството на генерираните обобщения чрез метрики като ROUGE, BLEU и др.
Отговаряне на въпроси
- Разбиране на задачата за отговаряне на въпроси и нейните приложения
- Използване на LLM за отговаряне на въпроси в отворена и затворена област
- Оценка на точността на генерираните отговори чрез метрики като F1, EM и др.
Генериране на текст
- Разбиране на задачата за генериране на текст и нейните приложения
- Използване на LLM за условно и безусловно генериране на текст
- Контролиране на стила, тона и съдържанието на генерираните текстове с помощта на параметри като температура (temperature), top-k, top-p и др.
Интегриране на LLM с други рамки и платформи
- Използване на LLM с PyTorch или TensorFlow
- Използване на LLM с Flask или Streamlit
- Използване на LLM с Google Cloud или AWS
Отстраняване на проблеми
- Разбиране на често срещаните грешки и бъгове в LLM
- Използване на TensorBoard за наблюдение и визуализация на процеса на обучение
- Използване на PyTorch Lightning за опростяване на кода за обучение и подобряване на производителността
- Използване на Hugging Face Datasets за зареждане и предварителна обработка на данните
Обобщение и следващи стъпки
Изисквания
- Разбиране за обработката на естествен език и дълбокото обучение
- Опит с Python и PyTorch или TensorFlow
- Базов опит в програмирането
Аудитория
- Разработчици
- Ентусиасти в областта на NLP
- Специалисти по данни (Data scientists)
Отворените курсове за обучение изискват 5+ участника.
Курс за обучение по Въведение в големите езикови модели (LLM) - Резервация
Курс за обучение по Въведение в големите езикови модели (LLM) - Запитване
Въведение в големите езикови модели (LLM) - Консултантско запитване
Предстоящи Курсове
Свързани Kурсове
Усъвършенстван LangGraph: Оптимизация, отстраняване на грешки и мониторинг на сложни графи
35 ЧасаLangGraph е рамка за изграждане на stateful, multi-actor LLM приложения като композируеми графи с персистиращо състояние и контрол върху изпълнението.
Това обучение с инструктор на живо (онлайн или на място) е насочено към AI платформени инженери, DevOps за AI и ML архитекти от напреднало ниво, които желаят да оптимизират, дебъгват, мониторират и оперират LangGraph системи в продукционна среда.
До края на това обучение участниците ще могат да:
- Проектират и оптимизират сложни LangGraph топологии за скорост, разходи и мащабируемост.
- Инженерстват надеждност чрез повторни опити, таймаути, идемпотентност и възстановяване, базирано на контролни точки.
- Дебъгват и проследяват изпълнения на графи, инспектират състояние и систематично възпроизвеждат проблеми от продукционна среда.
- Инструментират графи с логове, метрики и трасирания, внедряват в продукция и мониторират SLA и разходи.
Формат на курса
- Интерактивна лекция и дискусия.
- Множество упражнения и практика.
- Практическа реализация в среда на живо (live-lab).
Опции за персонализиране на курса
- За да заявите персонализирано обучение за този курс, моля свържете се с нас, за да уговорим.
Изграждане на кодинг агенти с Devstral: От дизайн на агента до инструментариум
14 ЧасаDevstral е рамка с отворен код, предназначена за изграждане и стартиране на кодинг агенти, които могат да взаимодействат с кодови бази, инструменти за разработчици и API, за да повишат инженерната продуктивност.
Това обучение с инструктор на живо (онлайн или на място) е насочено към ML инженери на средно до напреднало ниво, екипи за инструменти за разработчици и SRE, които желаят да проектират, внедрят и оптимизират кодинг агенти, използвайки Devstral.
До края на това обучение участниците ще могат да:
- Настройват и конфигурират Devstral за разработка на кодинг агенти.
- Проектират агентни работни потоци за изследване и модификация на кодова база.
- Интегрират кодинг агенти с инструменти за разработчици и API.
- Прилагат най-добри практики за сигурно и ефективно внедряване на агенти.
Формат на курса
- Интерактивна лекция и дискусия.
- Множество упражнения и практика.
- Практическа реализация в среда на жива лаборатория.
Опции за персонализиране на курса
- За да заявите персонализирано обучение за този курс, моля, свържете се с нас за уговорка.
Операции с отворени модели: Самостоятелно хостване, фина настройка и управление с Devstral & Mistral модели
14 ЧасаМоделите Devstral и Mistral са отворени AI технологии, проектирани за гъвкаво внедряване, фина настройка и мащабируема интеграция.
Това обучение с инструктор на живо (онлайн или на място) е насочено към ML инженери на средно до напреднало ниво, платформени екипи и научноизследователски инженери, които желаят да хостват самостоятелно, настройват фино и управляват моделите Mistral и Devstral в продукционни среди.
До края на това обучение участниците ще могат да:
- Настройват и конфигурират самостоятелно хоствани среди за моделите Mistral и Devstral.
- Прилагат техники за фина настройка за специфична за домейна производителност.
- Въвеждат управление на версиите, мониторинг и жизнен цикъл.
- Осигуряват сигурност, съответствие с регулациите и отговорно използване на модели с отворен код.
Формат на курса
- Интерактивна лекция и дискусия.
- Практически упражнения за самостоятелно хостване и фина настройка.
- Лабораторно внедряване на потоци за управление и мониторинг.
Опции за персонализиране на курса
- За да заявите персонализирано обучение за този курс, моля, свържете се с нас, за да уредим.
Приложения на LangGraph във финансите
35 ЧасаLangGraph е рамка за изграждане на приложения с големи езикови модели (LLM), които са със запазване на състоянието и включват множество участници, представени като композируеми графи с постоянно състояние и контрол върху изпълнението.
Това обучение с инструктор на живо (онлайн или на място) е насочено към професионалисти на средно до напреднало ниво, които желаят да проектират, внедряват и управляват финансови решения, базирани на LangGraph, с подходящо управление, проследимост и съответствие с регулациите.
След завършване на обучението участниците ще могат да:
- Проектират финансово-специфични работни потоци в LangGraph, съобразени с регулаторните и одитните изисквания.
- Интегрират стандарти за финансови данни и онтологии в състоянието на графа и инструментите.
- Внедряват контроли за надеждност, безопасност и човешка намеса за критични процеси.
- Въвеждат в експлоатация, наблюдават и оптимизират LangGraph системи за производителност, разходи и споразумения за ниво на обслужване (SLA).
Формат на обучението
- Интерактивна лекция и дискусия.
- Множество упражнения и практически занятия.
- Практическо внедряване в среда с лаборатория на живо.
Опции за персонализиране на курса
- За заявка на персонализирано обучение за този курс, моля, свържете се с нас за уговаряне.
LangGraph Foundations: Графово-базирано създаване на промптове и верижно свързване с LLM
14 ЧасаLangGraph е рамка за изграждане на графово-структурирани LLM приложения, които поддържат планиране, разклоняване, използване на инструменти, памет и контролируемо изпълнение.
Това обучение с инструктор на живо (онлайн или на място) е предназначено за начинаещи разработчици, промпт инженери и специалисти по данни, които искат да проектират и изграждат надеждни, многоетапни LLM работни потоци, използвайки LangGraph.
До края на това обучение участниците ще могат да:
- Обясняват основните концепции на LangGraph (възли, ребра, състояние) и кога да ги използват.
- Изграждат вериги от промптове, които се разклоняват, извикват инструменти и поддържат памет.
- Интегрират извличане на информация и външни API в графови работни потоци.
- Тестват, дебъгват и оценяват LangGraph приложения за надеждност и безопасност.
Формат на курса
- Интерактивна лекция и улеснена дискусия.
- Насочвани лабораторни упражнения и преглед на код в пясъчна среда.
- Упражнения, базирани на сценарии, за проектиране, тестване и оценка.
Възможности за персонализиране на курса
- За да заявите персонализирано обучение за този курс, моля, свържете се с нас, за да уредим.
LangGraph в здравеопазването: оркестрация на работни потоци за регулирани среди
35 ЧасаLangGraph дава възможност за създаване на многоакторни работни потоци със запазване на състоянието, задвижвани от LLM, с прецизен контрол върху пътищата на изпълнение и устойчивост на състоянието. В здравеопазването тези способности са от решаващо значение за съответствие с регулации, оперативна съвместимост и изграждане на системи за подпомагане на вземането на решения, които са в синхрон с медицинските работни потоци.
Това обучение с инструктор на живо (онлайн или на място) е насочено към професионалисти от средно до напреднало ниво, които желаят да проектират, внедряват и управляват LangGraph-базирани решения в здравеопазването, като същевременно се справят с регулаторни, етични и оперативни предизвикателства.
До края на това обучение участниците ще могат да:
- Проектират специфични за здравеопазването LangGraph работни потоци с мисъл за съответствие и проследимост.
- Интегрират LangGraph приложения с медицински онтологии и стандарти (FHIR, SNOMED CT, ICD).
- Прилагат най-добри практики за надеждност, проследимост и обяснимост в чувствителни среди.
- Внедряват, наблюдават и валидират LangGraph приложения в производствени здравни среди.
Формат на курса
- Интерактивна лекция и дискусия.
- Практически упражнения с казуси от реалния свят.
- Практика по внедряване в среда на живо.
Опции за персонализиране на курса
- За да заявите персонализирано обучение за този курс, моля, свържете се с нас, за да уговорим.
LangGraph за правни приложения
35 ЧасаLangGraph е рамка за изграждане на състоятелни, многоакторни LLM приложения като компонуеми графи с постоянно състояние и прецизен контрол върху изпълнението.
Това обучение с инструктор на живо (онлайн или на място) е насочено към професионалисти от средно до напреднало ниво, които желаят да проектират, внедрят и управляват правни решения, базирани на LangGraph, с необходимите контроли за съответствие, проследимост и управление.
До края на това обучение участниците ще могат да:
- Проектират специфични за правната сфера работни потоци в LangGraph, които запазват проследимостта и съответствието.
- Интегрират правни онтологии и стандарти за документи в състоянието на графа и обработката.
- Внедряват предпазни механизми, одобрения с човешка намеса и проследими пътища за вземане на решения.
- Внедряват, наблюдават и поддържат услуги на LangGraph в продукционна среда с наблюдаемост и контрол на разходите.
Формат на курса
- Интерактивна лекция и дискусия.
- Много упражнения и практика.
- Практическа реализация в среда с лаборатория на живо.
Опции за персонализиране на курса
- За да заявите персонализирано обучение за този курс, моля свържете се с нас за уговаряне.
Изграждане на динамични работни потоци с LangGraph и LLM агенти
14 ЧасаLangGraph е рамка за композиране на графово структурирани LLM работни потоци, които поддържат разклоняване, използване на инструменти, памет и контролируемо изпълнение.
Това обучение, водено от инструктор (онлайн или на място), е насочено към инженери и продуктови екипи на средно ниво, които желаят да комбинират графовата логика на LangGraph с цикли на LLM агенти, за да изградят динамични, контекстно осведомени приложения, като агенти за обслужване на клиенти, дървета на решения и системи за извличане на информация.
До края на това обучение участниците ще могат:
- Да проектират графово базирани работни потоци, които координират LLM агенти, инструменти и памет.
- Да внедряват условно маршрутизиране, повторни опити и резервни механизми за стабилно изпълнение.
- Да интегрират извличане на информация, API-та и структурирани изходи в агентите цикли.
- Да оценяват, наблюдават и укрепват поведението на агентите за надеждност и безопасност.
Формат на курса
- Интерактивна лекция и улеснена дискусия.
- Насочвани лабораторни упражнения и преглед на код в пясъчна среда.
- Упражнения за дизайн, базирани на сценарии, и партньорски ревюта.
Опции за персонализиране на курса
- За да заявите персонализирано обучение за този курс, моля, свържете се с нас за уреждане.
LangGraph за маркетингова автоматизация
14 ЧасаLangGraph е графично-базирана рамка за оркестрация, която позволява условни, многостъпкови работни потоци с LLM и инструменти, идеална за автоматизиране и персонализиране на контент канали.
Това обучение с инструктор на живо (онлайн или на място) е насочено към маркетолози на средно ниво, стратези по съдържание и разработчици на автоматизации, които желаят да внедрят динамични, разклоняващи се имейл кампании и конвейери за генериране на съдържание, използвайки LangGraph.
До края на това обучение участниците ще могат да:
- Проектират графично структурирани работни потоци за съдържание и имейли с условна логика.
- Интегрират LLM, API и източници на данни за автоматизирана персонализация.
- Управляват състояние, памет и контекст в многостъпкови кампании.
- Оценяват, наблюдават и оптимизират производителността на работния поток и резултатите от доставката.
Формат на курса
- Интерактивни лекции и групови дискусии.
- Практически лабораторни упражнения за внедряване на имейл работни потоци и конвейери за съдържание.
- Упражнения, базирани на сценарии, за персонализация, сегментиране и разклонена логика.
Опции за персонализиране на курса
- За да заявите персонализирано обучение за този курс, моля, свържете се с нас, за да го организираме.
Le Chat Enterprise: Частни ChatOps, интеграции и административен контрол
14 ЧасаLe Chat Enterprise е частно ChatOps решение, което предоставя сигурни, адаптивни и управлявани възможности за разговорен изкуствен интелект за организации, с поддръжка на RBAC, SSO, конектори и интеграции с корпоративни приложения.
Това обучение с инструктор на живо (онлайн или на място) е насочено към продуктови мениджъри на средно ниво, ИТ ръководители, инженери по решения и екипи по сигурност и съответствие, които желаят да внедрят, конфигурират и управляват Le Chat Enterprise в корпоративни среди.
До края на това обучение участниците ще могат да:
- Инсталират и конфигурират Le Chat Enterprise за сигурни внедрявания.
- Активират RBAC, SSO и контроли, ориентирани към съответствие.
- Интегрират Le Chat с корпоративни приложения и хранилища на данни.
- Проектират и внедряват ръководства за управление и администрация за ChatOps.
Формат на курса
- Интерактивна лекция и дискусия.
- Множество упражнения и практика.
- Практическо изпълнение в среда на жива лаборатория.
Опции за персонализиране на курса
- За да заявите персонализирано обучение за този курс, моля, свържете се с нас за уговорка.
Рентабилни LLM архитектури: Mistral в мащаб (Инженеринг на производителност/разходи)
14 ЧасаMistral е семейство от високопроизводителни големи езикови модели, оптимизирани за рентабилно внедряване в продукционна среда в мащаб.
Това обучение с инструктор на живо (онлайн или на място) е насочено към напреднали инфраструктурни инженери, облачни архитекти и ръководители на MLOps, които искат да проектират, внедрят и оптимизират архитектури, базирани на Mistral, за максимална пропускателна способност и минимални разходи.
До края на това обучение участниците ще могат да:
- Внедряват мащабируеми модели за разгръщане на Mistral Medium 3.
- Прилагат групиране, квантуване и ефективни стратегии за обслужване.
- Оптимизират разходите за инференция, като същевременно поддържат производителността.
- Проектират готови за продукционна среда топологии за обслужване за корпоративни натоварвания.
Формат на курса
- Интерактивна лекция и дискусия.
- Множество упражнения и практика.
- Практическа реализация в среда на живо в лабораторни условия.
Опции за персонализиране на курса
- За да заявите персонализирано обучение за този курс, моля, свържете се с нас, за да уговорим.
Продуктизация на разговорни асистенти с Mistral конектори и интеграции
14 ЧасаMistral AI е отворена AI платформа, която позволява на екипите да изграждат и интегрират разговорни асистенти в корпоративни и клиентски работни процеси.
Това обучение с инструктор, провеждано на живо (онлайн или на място), е насочено към начинаещи до средно напреднали продуктови мениджъри, full-stack разработчици и интеграционни инженери, които желаят да проектират, интегрират и превърнат в продукт разговорни асистенти, използвайки Mistral конектори и интеграции.
До края на обучението участниците ще могат да:
- Интегрират разговорни модели на Mistral с корпоративни и SaaS конектори.
- Прилагат retrieval-augmented generation (RAG) за обосновани отговори.
- Проектират UX шаблони за вътрешни и външни чат асистенти.
- Внедряват асистенти в продуктови работни процеси за сценарии от реалния свят.
Формат на курса
- Интерактивна лекция и дискусия.
- Практически упражнения за интеграция.
- Разработка на разговорни асистенти в лабораторна среда.
Опции за персонализиране на курса
- За заявка на персонализирано обучение по този курс, моля, свържете се с нас, за да уредим.
Внедряване на корпоративно ниво с Mistral Medium 3
14 ЧасаMistral Medium 3 е високопроизводителен, мултимодален голям езиков модел, проектиран за внедряване в продукционна среда в корпоративни среди.
Това обучение с инструктор на живо (онлайн или на място) е насочено към AI/ML инженери на средно до напреднало ниво, платформени архитекти и MLOps екипи, които желаят да внедрят, оптимизират и осигурят сигурността на Mistral Medium 3 за корпоративни случаи на употреба.
До края на това обучение участниците ще могат да:
- Внедряват Mistral Medium 3 чрез API и опции за самостоятелен хостинг.
- Оптимизират производителността на изводите и разходите.
- Реализират мултимодални случаи на употреба с Mistral Medium 3.
- Прилагат най-добри практики за сигурност и съответствие в корпоративни среди.
Формат на курса
- Интерактивна лекция и дискусия.
- Множество упражнения и практически занятия.
- Практическо изпълнение в среда на живо в лаборатория.
Опции за персонализиране на курса
- За да заявите персонализирано обучение за този курс, моля, свържете се с нас за уговорка.
Mistral за отговорен AI: поверителност, местопребиваване на данни и корпоративен контрол
14 ЧасаMistral AI е отворена и готова за корпоративно внедряване AI платформа, която предоставя функции за сигурно, съобразено с регулациите и отговорно внедряване на AI решения.
Това обучение с инструктор на живо (онлайн или на място) е насочено към ръководители по комплайънс, архитекти по сигурността и отговорници от правни и оперативни отдели на средно ниво, които желаят да внедрят практики за отговорен AI с Mistral, като използват механизми за поверителност, местопребиваване на данни и корпоративен контрол.
След завършване на обучението участниците ще могат да:
- Внедряват техники за запазване на поверителността в имплементациите на Mistral.
- Прилагат стратегии за местопребиваване на данни, за да отговорят на регулаторните изисквания.
- Настройват контроли на корпоративно ниво като RBAC, SSO и одитни логове.
- Оценяват опциите за доставчик и внедряване, за да осигурят съответствие с регулациите.
Формат на обучението
- Интерактивна лекция и дискусия.
- Казуси и упражнения, фокусирани върху комплайънс.
- Практическо внедряване на корпоративен AI контрол.
Опции за персонализиране на обучението
- За заявка за персонализирано обучение по този курс, моля, свържете се с нас, за да уговорим.
Мултимодални приложения с Mistral модели (визия, OCR и разбиране на документи)
14 ЧасаMistral моделите са технологии с отворен код, които вече обхващат мултимодални работни процеси, поддържайки както езикови, така и визуални задачи за корпоративни и изследователски приложения.
Това обучение, водено от инструктор на живо (онлайн или на място), е насочено към изследователи в областта на машинното обучение на средно ниво, приложни инженери и продуктови екипи, които желаят да изградят мултимодални приложения с Mistral модели, включително OCR и процеси за разбиране на документи.
До края на това обучение участниците ще могат да:
- Настройват и конфигурират Mistral модели за мултимодални задачи.
- Внедряват OCR работни процеси и да ги интегрират с NLP потоци.
- Проектират приложения за разбиране на документи за корпоративни случаи на употреба.
- Разработват функционалности за търсене по визия-текст и асистиращ потребителски интерфейс.
Формат на курса
- Интерактивна лекция и дискусия.
- Практически упражнения по програмиране.
- Внедряване на мултимодални потоци в реална лабораторна среда.
Опции за персонализиране на курса
- За да заявите персонализирано обучение за този курс, моля, свържете се с нас, за да уговорим.
