#статья #LLM

⭐️ Пробуем на себе: LLM в разработке

Рассказываю о реальном опыте использования AI в разработке и о тех практических результатах, которых удалось добиться за один год регулярной работы с современными языковыми моделями. Спойлер: получилось многое, но не все.

Читать статью

LH | IT Курсы | OSINT

#статья #LLM

⭐️ Пробуем использовать локальные LLM для написания кода

Когда возникают мысли про бесплатное использование агентов для написания кода, появляются два варианта: поискать бесплатные сервисы и использовать локальные модели. В прошлой статье мы рассмотрели возможности бесплатного использования облачных моделей. В этой же статье мы посмотрим, можно ли использовать локальные модели для написания кода с помощью тех же агентов.

Читать статью

LH | IT Курсы | OSINT

#статья #LLM

⭐️ Локальная LLM для кодинга за 12 минут: LM Studio, Kilo Code и четыре бесплатных облачных варианта

Иногда нужна языковая модель, которая работает без интернета — на борту самолёта, в закрытом корпоративном контуре и т.д. В других случаях интернет есть, но платить за подписку не хочется. В этой статье — пошаговый разбор двух сценариев: локальный запуск через LM Studio и четыре бесплатных облачных агента, которые работают прямо в IDE.

Читать статью

LH | IT Курсы | OSINT

#статья #LLM

⭐️ Локальные LLM в агентской разработке внутри компании: пользовательский опыт

Всё началось с рабочего созвона в первой половине февраля, на котором упомянули возможность применять модели ИИ прямо внутри инфраструктуры банка. Поначалу речь шла о работе через JetBrains AI Assistant — точечные запросы, ревью, вопросы по проекту. Вопросов, кстати, было много. Но довольно скоро случился переход на OpenCode, и это открыло принципиально другой уровень: не отдельные запросы к модели, а полноценные агенты, которые сами читают файлы, вносят изменения, итерируются по результату. О том, какими были эти вопросы и задачи, и о том, что из этого вышло — речь пойдёт ниже.

Читать статью

LH | IT Курсы | OSINT

Современные LLM

#курс #ИИ #LLM

Курс посвящен очень популярной сегодня теме - большим языковым моделям (Large Language Models или LLM). Действительно, современные чат-боты на базе LLM (ChatGPT, Gemini, Gigachat, DeepSeek, YandexGPT и другие) впечатляют нас своими ответами, и многие уже на повседневной основе пользуются этими помощниками.

В курсе мы погрузимся в то, как работают большие языковые модели - в теории и на практике. Но LLM - не единственное достижение в области обработки естественного языка (Natural Language Processing или NLP), поэтому в первой части курса мы вспомним (а кто-то - познакомится) и другие рабочие подходы и инструменты для решения NLP-задач, а потом уже перейдем непосредственно к LLM.

Кроме того, знать как работают LLM и обучать/дообучать их в Python - недостаточно. Важно и полезно уметь доводить свои эксперименты до готового продукта и реализовывать сервисы и боты для инференса своих решений - про это и многое другое мы также поговорим на курсе.

Начать обучаться

LH | IT Курсы | OSINT

Курс «LLM Course» от Hugging Face

#курс #ИИ #LLM

12 глав о трансформерах и больших языковых моделях: токенизация, дообучение на своих данных, reasoning-модели и сборка демо. Бывший NLP-курс, который переписали под нынешние LLM. Нужен уверенный Python и понимание основ ML — это не курс «ChatGPT для чайников». На английском.

Смотреть курс

LH | IT Курсы | OSINT | AI