Generative AI and LLMs on AWS: Deploying Scalable Models
Узнайте, как развертывать, оптимизировать и управлять крупными языковыми моделями в AWS с использованием таких сервисов, как Bedrock, для создания масштабируемых и безопасных приложений AI.
-
💬
ИИ инструктор
Задавайте вопросы по любому уроку — понятный ответ придёт мгновенно, в любой момент. -
🕐
Начните в любое время
Без расписаний и дедлайнов — учитесь в своём темпе, когда удобно. -
🌐
На русском языке
Уроки, задания и сертификат — всё полностью на вашем языке.
О курсе
Так как генеративный AI преобразует отрасли, понимание того, как развертывать и масштабировать крупные языковые модели в безопасной облачной среде, является важнейшим навыком для современных разработчиков и облачных специалистов. Этот текстовый курс проведет вас от основополагающих концепций LLMs до использования сервисов AWS для создания надежных AI-решений. Вы перейдете от понимания базовой терминологии генеративного AI к уверенной настройке, развертыванию и мониторингу языковых моделей в облаке. Изучая четкие письменные объяснения и практические сценарии, вы научитесь управлять производительностью моделей, внедрять архитектуру генерации с дополненной выборой (retrieval-augmented generation) и обеспечивать соответствие нормативным требованиям.
Что вы узнаете:
- Поймете базовую архитектуру крупных языковых моделей и концепции генеративного AI;
- Настроите и развернете LLMs с использованием сервисов AWS, таких как Amazon Bedrock и SageMaker;
- Внедрите паттерны генерации с дополненной выборкой для безопасного подключения моделей к внешним источникам данных;
- Оптимизируете производительность моделей и научитесь управлять распределением ресурсов для экономически эффективного масштабирования;
- Примените лучшие практики безопасности в облаке и стандарты соответствия к вашим развертываниям AI;
- Настроите мониторинг и наблюдение за развернутыми моделями для обеспечения надежности и отслеживания метрик производительности.
Курс начинается с базовой терминологии и ключевых концепций облачного AI, после чего переходит к пошаговым текстовым руководствам по процессам развертывания, настройкам безопасности и стратегиям оптимизации. Вы изучите подробные разборы архитектуры и попрактикуетесь на письменных упражнениях по конфигурированию.
Этот курс разработан для новичков в сфере облачного AI, разработчиков и облачных инженеров, стремящихся расширить свои навыки в области генеративного AI, и не требует предварительного опыта в machine learning. Начните читать сегодня, чтобы заложить основу в области облачного генеративного AI.
Что вы получите
-
📜
Сертификат об окончании
Добавьте в профиль LinkedIn -
💬
Личный AI-наставник
Застрял на уроке? Спроси встроенного наставника о чём угодно, в любой момент. -
🎧
Аудиоверсия включена
Учитесь в дороге — экран не нужен -
♾️
Пожизненный доступ
Возвращайтесь в любое время, без срока -
📱
Телефон или компьютер
Работает везде и на любом устройстве -
💸
Возврат в течение 14 дней
Без вопросов -
⚡
Кратко и по делу
2 ч 30 мин практического материала
Отзывы
Отзывов пока нет — поделитесь своим первым.
Студенты также прошли
🎓 С сертификатом
Частный ИИ с открытым исходным кодом LLM: локальное развертывание, RAG и агенты
Сертификат
Практика
1 200 ₽
→
💼 Готовит к работе
🎓 С сертификатом
Тонкая настройка моделей OpenAI: настройки LLM с собственными данными
Сертификат
Практика
1 200 ₽
→
🏆 Самый популярный
🎓 С сертификатом
Разработка систем RAG с Azure OpenAI и Azure AI Search
Сертификат
Практика
1 200 ₽
→
💼 Готовит к работе
🎓 С сертификатом
Разработка приложений с LangChain
Сертификат
Практика
1 200 ₽
→
Часто спрашивают
Что нужно для прохождения курса? +
Только смартфон или компьютер с доступом в интернет. Никаких установок и оборудования.
Как оплатить? +
Банковской картой через Stripe. Данные карты обрабатывает Stripe — мы их не храним.
Можно ли вернуть деньги? +
Да — полный возврат в течение 14 дней, без вопросов.
Как долго будут доступны материалы? +
Навсегда. После покупки курс остаётся с вами — возвращайтесь в любое время.
Получу ли я сертификат? +
Да. По окончании выдаётся сертификат, который можно добавить в профиль LinkedIn.
Подходит для специалистов в
IT
Дизайн
Финансы
Маркетинг
Медицина
Образование
HoReCa
Производство