Курс для разработчика, которому нужно встроить языковую модель в свой код и не собрать все грабли: ретраи и таймауты, структурированный ответ вместо болтовни, токены и стоимость, поиск по своим документам и защита от инъекций. Каждая лабораторная запускается по-настоящему: чекер поднимает модель-заглушку, вызывает ваш код и считает, сколько запросов вы сделали и что отправили. вызов модели из кода temperature, max_tokens, finish_reason ретраи, таймауты, коды ошибок промпт как часть кода JSON-ответ и его валидация few-shot примеры токены и контекстное окно чанкинг длинного текста кэш ответов и бюджет эмбеддинги и косинусная близость RAG: ответ по своим документам оценка качества ответов инъекция в промпт и защита
Практический курс про инженерную обвязку вокруг языковой модели — ту часть, которая ломается в проде, пока все обсуждают формулировки промптов. Разбираем вызов модели как обычный HTTP-запрос, устойчивость к 429 и 503, обязательный таймаут, получение ответа в машиночитаемом виде и его валидацию, подсчёт токенов и стоимости, кэш, чанкинг длинных документов, эмбеддинги и поиск похожего своими руками, сборку контекста с источниками, измерение качества поиска и ответов, а также инъекции в промпт и защиту от них. Финал — собранный помощник по документации: индексация, поиск, ответ со ссылкой на источник, кэш и повтор при сбое.
Формат: короткая теория в документационном стиле, квиз и лабораторная в живой песочнице. Ключи и внешние сервисы не нужны: модель эмулируется локальным сервером, который умеет отвечать, падать, тормозить и считать ваши запросы, — поэтому проверяется именно ваш код, а не удача с чужим API. Нужен Python на уровне функций и классов; знание машинного обучения не требуется.
Практика идёт не на игрушечном примере, а на локальном сервере-заглушке, который умеет отвечать, падать, тормозить и **считать каждый ваш запрос**: лабораторная проверяет именно ваш код, а не удачу с чужим API и не тратит настоящие платные токены.
Курс — про инженерную обвязку вокруг модели, а не про искусство промпт-инжиниринга: **вызов модели разбирается как обычный ненадёжный сетевой сервис** — с таймаутами, ретраями, валидацией ответа и бюджетом на токены.
Материал доходит до собранного end-to-end помощника по документации (индексация → поиск → ответ с источником → кэш → повтор при сбое) — не набор разрозненных приёмов, а рабочая система.
Курс сознательно не учит обучать модели и не разбирает агентов и LLMOps — это темы отдельных курсов платформы, к которым он подводит.
Вы также можете задать любой вопрос по курсу у поддержки t.me/mentorix_support
Для разработчика, которому нужно встроить языковую модель в свой сервис и не наступить на типовые продакшн-грабли: таймауты, ретраи, стоимость запросов, безопасность промпта.
Для тех, кто уже пробовал вызывать API модели «в лоб» и столкнулся с нестабильностью, неожиданным форматом ответа или непредсказуемым счётом за токены.
Для инженеров, которым нужен поиск по своим документам (RAG), но непонятно, с чего начать — курс строит его руками, от эмбеддинга до ответа со ссылкой на источник.
Для тех, кто хочет закрыть инженерную базу вокруг вызова модели прежде, чем переходить к более сложным темам — агентам и LLMOps.
Python на уровне функций и классов — на нём написан весь код лабораторных.
Опыт работы с HTTP-запросами и JSON пригодится, но специально не требуется — разбирается по ходу курса.
Знание машинного обучения не нужно: эмбеддинги и косинусная близость объясняются и реализуются с нуля.
Модулей: 5, уроков: 19. Задачи с кодом проверяются автоматически.
Бесплатный курс