资源详情

返回首页 | 相关搜索
OTUS - LLM Driven Development. Разработка и эксплуатация AI (2025)
大小 7.58 GB
文件数 120
Info Hash: C421006C91BC54FF7960150CB59F3C028B43CE73
收录时间 2026-02-05 05:33:28
更新时间 2026-02-05 05:33:28
文件列表 (120)
LLM Driven Development.txt
2.65 KB
01 Базовые принципы трансформеров (от RNN к Self-Attention)/01-Базовые-принципы-трансформеров-_от-RNN-к-Self-Attention_.mp4
242.31 MB
01 Базовые принципы трансформеров (от RNN к Self-Attention)/LLm11.zip
23.67 KB
01 Базовые принципы трансформеров (от RNN к Self-Attention)/ссылки.txt
34 B
02 Token Embedding, позиционные вектора и QKV/02-Token-Embedding_-позиционные-вектора-и-QKV.mp4
170.46 MB
02 Token Embedding, позиционные вектора и QKV/LLM12.ipynb
3.95 MB
03 Визуализация Attention и эволюция (BERT, GPT, T5)/03-Визуализация-Attention-и-эволюция-_BERT_-GPT_-T5_.mp4
254.17 MB
03 Визуализация Attention и эволюция (BERT, GPT, T5)/3. Домашнее задание.pdf
338.73 KB
03 Визуализация Attention и эволюция (BERT, GPT, T5)/hw1_attention_visualization.ipynb
16.35 KB
03 Визуализация Attention и эволюция (BERT, GPT, T5)/LLM13.ipynb
1.28 MB
03 Визуализация Attention и эволюция (BERT, GPT, T5)/ссылки.txt
55 B
04 Эволюция AI и фундаментальные модели (ChatGPT, Mistral, Llama, Deepseek)/04. Эволюция AI и фундаментальные модели (ChatGPT, Mistral, Llama, Deepseek).pdf
3.26 MB
04 Эволюция AI и фундаментальные модели (ChatGPT, Mistral, Llama, Deepseek)/04-Эволюция-AI-и-фундаментальные-модели-_ChatGPT_-Mistral_-Llama_-Deepseek_.mp4
193.64 MB
04 Эволюция AI и фундаментальные модели (ChatGPT, Mistral, Llama, Deepseek)/ссылки.txt
169 B
05 Q and A-сессия/05. Q and A-сессия.pdf
3.5 MB
05 Q and A-сессия/05-Q-and-A-сессия.mp4
180.48 MB
06 Подходы к локализации (SberGPT, YandexLLM, ruGPT-3)/06-Подходы-к-локализации-_SberGPT_-YandexLLM_-ruGPT-3_.mp4
163.86 MB
06 Подходы к локализации (SberGPT, YandexLLM, ruGPT-3)/6. Подходы к локализации (SberGPT, YandexLLM, ruGPT-3).pdf
2.03 MB
06 Подходы к локализации (SberGPT, YandexLLM, ruGPT-3)/LLM_localisation.ipynb
492.6 KB
07 Работа с данными в Python и подготовка данных для LLM/07-Работа-с-данными-в-Python-и-подготовка-данных-для-LLM.mp4
472.95 MB
07 Работа с данными в Python и подготовка данных для LLM/7.1 Работа с данными в Python и подготовка данных для LLM.pdf
2 MB
07 Работа с данными в Python и подготовка данных для LLM/7.2 Домашнее задание.pdf
340.19 KB
07 Работа с данными в Python и подготовка данных для LLM/hw2_student.ipynb
26.69 KB
07 Работа с данными в Python и подготовка данных для LLM/hw2_student_version.ipynb
22.34 KB
07 Работа с данными в Python и подготовка данных для LLM/numpy.ipynb
59.11 KB
07 Работа с данными в Python и подготовка данных для LLM/pandas.ipynb
870.66 KB
07 Работа с данными в Python и подготовка данных для LLM/parsing.ipynb
29 KB
07 Работа с данными в Python и подготовка данных для LLM/template.ipynb
559.77 KB
08 Принципы LLMOps, автоматизация развертывания/08-Принципы-LLMOps_-автоматизация-развертывания.mp4
200.76 MB
08 Принципы LLMOps, автоматизация развертывания/8. Принципы LLMOps, автоматизация развертывания.pdf
2.37 MB
08 Принципы LLMOps, автоматизация развертывания/Dockerfile
1.07 KB
08 Принципы LLMOps, автоматизация развертывания/install.sh
1.81 KB
09 Оптимизация и поддержка LLM/09-Оптимизация-и-поддержка-LLM.mp4
204.15 MB
09 Оптимизация и поддержка LLM/9.1 Оптимизация и поддержка LLM.pdf
1.71 MB
09 Оптимизация и поддержка LLM/9.2 A Survey of Efficient LLM Inference Serving.pdf
1.74 MB
09 Оптимизация и поддержка LLM/llm_ops_workshop.zip
91.74 MB
10 CICD для LLM и инструменты (Triton, MLflow, vLLM)/10.1 CICD для LLM и инструменты (Triton, MLflow, vLLM).pdf
1.34 MB
10 CICD для LLM и инструменты (Triton, MLflow, vLLM)/10.2 Домашнее задание.pdf
335.81 KB
10 CICD для LLM и инструменты (Triton, MLflow, vLLM)/10-CICD-для-LLM-и-инструменты-_Triton_-MLflow_-vLLM_.mp4
211.5 MB
10 CICD для LLM и инструменты (Triton, MLflow, vLLM)/llm-ops-workshop-main.zip
46.15 KB
10 CICD для LLM и инструменты (Triton, MLflow, vLLM)/vllm.ipynb
201.84 KB
10 CICD для LLM и инструменты (Triton, MLflow, vLLM)/ДЗ.txt
5.59 KB
11 Специализированные бенчмарки и метрики (GLUE, SQuAD и др.)/11.1 Специализированные бенчмарки и метрики (GLUE, SQuAD и др.).pdf
1.43 MB
11 Специализированные бенчмарки и метрики (GLUE, SQuAD и др.)/11.2 Домашнее задание.pdf
411.39 KB
11 Специализированные бенчмарки и метрики (GLUE, SQuAD и др.)/11-Специализированные-бенчмарки-и-метрики-_GLUE_-SQuAD-и-др._.mp4
164.74 MB
11 Специализированные бенчмарки и метрики (GLUE, SQuAD и др.)/Metrics.ipynb
13.64 KB
11 Специализированные бенчмарки и метрики (GLUE, SQuAD и др.)/ссылки.txt
51 B
12 Токенизация, контекстные окна, test time scaling/12. Токенизация, контекстные окна, test time scaling.pdf
1.6 MB
12 Токенизация, контекстные окна, test time scaling/12-Токенизация_-контекстные-окна_-test-time-scaling.mp4
201.15 MB
12 Токенизация, контекстные окна, test time scaling/tokenizers.ipynb
446.95 KB
13 Работа с фреймворками и агентами (LangChain, LlamaIndex, Ollama, Haystack)/13.1 Работа с фреймворками и агентами (LangChain, LlamaIndex, Ollama, Haystack).pdf
1.97 MB
13 Работа с фреймворками и агентами (LangChain, LlamaIndex, Ollama, Haystack)/13.2 Домашнее задание.pdf
439.07 KB
13 Работа с фреймворками и агентами (LangChain, LlamaIndex, Ollama, Haystack)/13-Работа-с-фреймворками-и-агентами-_LangChain_-LlamaIndex_-Ollama_-Haystack_.mp4
192.99 MB
13 Работа с фреймворками и агентами (LangChain, LlamaIndex, Ollama, Haystack)/Langchain.ipynb
106.39 KB
13 Работа с фреймворками и агентами (LangChain, LlamaIndex, Ollama, Haystack)/main.py
643 B
14 Мониторинг моделей с LangChain Observability, LangSmith, Langfuse/14. Мониторинг моделей с LangChain Observability, LangSmith, Langfuse.pdf
1.61 MB
14 Мониторинг моделей с LangChain Observability, LangSmith, Langfuse/14-Мониторинг-моделей-с-LangChain-Observability_-LangSmith_-Langfuse.mp4
176.73 MB
14 Мониторинг моделей с LangChain Observability, LangSmith, Langfuse/Archive.zip
45.15 KB
14 Мониторинг моделей с LangChain Observability, LangSmith, Langfuse/monitorings.ipynb
8.39 KB
15 Векторные БД и Retrieval Augmented Generation (Pinecone, Chroma, Milvus, Clickhouse)/15.1 Векторные БД и Retrieval Augmented Generation (Pinecone, Chroma, Milvus, Clickhouse).pdf
1.74 MB
15 Векторные БД и Retrieval Augmented Generation (Pinecone, Chroma, Milvus, Clickhouse)/15.2 Домашнее задание.pdf
336.95 KB
15 Векторные БД и Retrieval Augmented Generation (Pinecone, Chroma, Milvus, Clickhouse)/15-Векторные-БД-и-Retrieval-Augmented-Generation-_Pinecone_-Chroma_-Milvus_-Clickhouse_.mp4
174.89 MB
15 Векторные БД и Retrieval Augmented Generation (Pinecone, Chroma, Milvus, Clickhouse)/Archive.zip
53.89 KB
15 Векторные БД и Retrieval Augmented Generation (Pinecone, Chroma, Milvus, Clickhouse)/vectors.ipynb
182.11 KB
16 Промпт-инжиниринг (Chain-of-thought, защита от некорректных промптов)/16. Промпт-инжиниринг (Chain-of-thought, защита от некорректных промптов).pdf
1.46 MB
16 Промпт-инжиниринг (Chain-of-thought, защита от некорректных промптов)/16-Промпт-инжиниринг-_Chain-of-thought_-защита-от-некорректных-промптов_.mp4
198.32 MB
16 Промпт-инжиниринг (Chain-of-thought, защита от некорректных промптов)/detailed_llm_security_guide.md
67.99 KB
16 Промпт-инжиниринг (Chain-of-thought, защита от некорректных промптов)/Prompt_engineering.ipynb
170.08 KB
17 Fine-tuning (LoRA, PEFT) и вызов внешних функций из LLM/17.1 Fine-tuning (LoRA, PEFT) и вызов внешних функций из LLM.pdf
5.89 MB
17 Fine-tuning (LoRA, PEFT) и вызов внешних функций из LLM/17.2 Домашнее задание.pdf
363.87 KB
17 Fine-tuning (LoRA, PEFT) и вызов внешних функций из LLM/17-Fine-tuning-_LoRA_-PEFT_-и-вызов-внешних-функций-из-LLM.mp4
227.3 MB
17 Fine-tuning (LoRA, PEFT) и вызов внешних функций из LLM/hf_prompt_tuning.ipynb
316.33 KB
17 Fine-tuning (LoRA, PEFT) и вызов внешних функций из LLM/LoRA_summarization_public.ipynb
159.15 KB
17 Fine-tuning (LoRA, PEFT) и вызов внешних функций из LLM/ссылки.txt
42 B
18 Локальное использование LLM (CPU, GPU), оптимизация/18. Локальное использование LLM (CPU, GPU), оптимизация.pdf
5.54 MB
18 Локальное использование LLM (CPU, GPU), оптимизация/18-Локальное-использование-LLM-_CPU_-GPU__-оптимизация.mp4
194.42 MB
18 Локальное использование LLM (CPU, GPU), оптимизация/weight_reducing_for_llm.ipynb
326.47 KB
19 Извлечение данных из текста (NER, IE), разработка приложений/1 NLP_NER_lib_ru_eng.ipynb
63.65 KB
19 Извлечение данных из текста (NER, IE), разработка приложений/2 NLP_NER_BERT_for_sequence_labeling.ipynb
228.46 KB
19 Извлечение данных из текста (NER, IE), разработка приложений/19.1 Извлечение данных из текста (NER, IE), разработка приложений.pdf
3.05 MB
19 Извлечение данных из текста (NER, IE), разработка приложений/19.2 Домашнее задание.pdf
382.57 KB
19 Извлечение данных из текста (NER, IE), разработка приложений/19-Извлечение-данных-из-текста-_NER_-IE__-разработка-приложений.mp4
296.85 MB
20 Автоматизация тестирования LLM, CICD жизненного цикла/20.1 Автоматизация тестирования LLM, CICD жизненного цикла.pdf
2.94 MB
20 Автоматизация тестирования LLM, CICD жизненного цикла/20.2 Домашнее задание.pdf
333.26 KB
20 Автоматизация тестирования LLM, CICD жизненного цикла/20-Автоматизация-тестирования-LLM_-CICD-жизненного-цикла.mp4
272.43 MB
20 Автоматизация тестирования LLM, CICD жизненного цикла/ссылки.txt
37 B
21 Основы RAG, онтологические графы, LangGraph/21. Основы RAG, онтологические графы, LangGraph.pdf
2.66 MB
21 Основы RAG, онтологические графы, LangGraph/21-Основы-RAG_-онтологические-графы_-LangGraph.mp4
227.71 MB
21 Основы RAG, онтологические графы, LangGraph/langgraph_demo.py
9.69 KB
21 Основы RAG, онтологические графы, LangGraph/RAG_basic.py
2.21 KB
21 Основы RAG, онтологические графы, LangGraph/RAG_graph.py
4.91 KB
21 Основы RAG, онтологические графы, LangGraph/utils.py
1.73 KB
22 Проектирование когнитивных архитектур (QA, чат-боты, документооборот)/22. Проектирование когнитивных архитектур (QA, чат-боты, документооборот).pdf
25.91 MB
22 Проектирование когнитивных архитектур (QA, чат-боты, документооборот)/22-Проектирование-когнитивных-архитектур-_QA_-чат-боты_-документооборот_.mp4
196.18 MB
22 Проектирование когнитивных архитектур (QA, чат-боты, документооборот)/LLM_22_LMV_chat_bot.ipynb
3.13 MB
22 Проектирование когнитивных архитектур (QA, чат-боты, документооборот)/LLM_22_LMV_huggingface.ipynb
8.23 MB
23 Архитектуры AI-приложений, профилирование inference/23. Архитектуры AI-приложений, профилирование inference.pdf
2.6 MB
23 Архитектуры AI-приложений, профилирование inference/23-Архитектуры-AI-приложений_-профилирование-inference.mp4
304.14 MB
24 Тестирование AI-приложений (мониторинг, оптимизация задержек)/24. Тестирование AI-приложений (мониторинг, оптимизация задержек).pdf
2.07 MB
24 Тестирование AI-приложений (мониторинг, оптимизация задержек)/24-Тестирование-AI-приложений-_мониторинг_-оптимизация-задержек_.mp4
216.7 MB
24 Тестирование AI-приложений (мониторинг, оптимизация задержек)/ссылки.txt
35 B
25 Сжатие моделей квантование (GGUF, AWQ), дистилляция, pruning/25. Сжатие моделей квантование (GGUF, AWQ), дистилляция, pruning.pdf
2.22 MB
25 Сжатие моделей квантование (GGUF, AWQ), дистилляция, pruning/25-Сжатие-моделей-квантование-_GGUF_-AWQ__-дистилляция_-pruning.mp4
377.49 MB
25 Сжатие моделей квантование (GGUF, AWQ), дистилляция, pruning/ссылки.txt
281 B
26 Семантический поиск и мультимодальность (текст и изображение, аудио)/26. Домашнее задание.pdf
358.68 KB
26 Семантический поиск и мультимодальность (текст и изображение, аудио)/26-Семантический-поиск-и-мультимодальность-_текст-и-изображение_-аудио_.mp4
206.22 MB
26 Семантический поиск и мультимодальность (текст и изображение, аудио)/test_gpt.ipynb
5.94 KB
26 Семантический поиск и мультимодальность (текст и изображение, аудио)/Семантический_поиск_и_мультимодальность.pptx
21.3 MB
27 Продвинутое обучение (contrastive fine-tuning, in-context learning), интерпретируемость (SHAP, LIME)/27. Продвинутое обучение (contrastive fine-tuning, in-context learning), инте.pdf
6.69 MB
27 Продвинутое обучение (contrastive fine-tuning, in-context learning), интерпретируемость (SHAP, LIME)/27-Продвинутое-обучение-_contrastive-fine-tuning_-in-context-learning__-инте.mp4
214.74 MB
27 Продвинутое обучение (contrastive fine-tuning, in-context learning), интерпретируемость (SHAP, LIME)/Contrastive_fine_tuning_TinyLlama.ipynb
181.22 KB
27 Продвинутое обучение (contrastive fine-tuning, in-context learning), интерпретируемость (SHAP, LIME)/Shap_and_LIME_for_BERT.ipynb
484.95 KB
27 Продвинутое обучение (contrastive fine-tuning, in-context learning), интерпретируемость (SHAP, LIME)/Shap_and_LIME_TinyLlama.ipynb
1.15 MB
28 Выбор темы и организация проектной работы/28. Домашнее задание.pdf
320.06 KB
28 Выбор темы и организация проектной работы/28-Выбор-темы-и-организация-проектной-работы.mp4
83.88 MB
28 Выбор темы и организация проектной работы/ссылки.txt
119 B
28 Выбор темы и организация проектной работы/Шаблон защиты проектов для студентов.pptx
16.15 MB
29 Консультация по проектам и домашним заданиям/29-Консультация-по-проектам-и-домашним-заданиям.mp4
209.19 MB
30 Защита проектных работ/30-Защита-проектных-работ.mp4
774.85 MB
31 Подведение итогов курса/31-Подведение-итогов-курса.mp4
310.61 MB
相关资源

免责声明

本网站仅提供DHT网络磁力资源索引服务，不存储任何资源文件。所有资源均来自DHT网络，本站无法控制其内容。请遵守当地法律法规，合理使用网络资源。如涉及版权问题，请联系 lulutang@protonmail.com。

© 2026 鹿鹿堂