Как собирать NLP-системы, которые работают под нагрузкой
Обучить модель, построить эмбеддер или воспользоваться API — не значит запустить рабочую систему. RAG галлюцинирует, агент ломается на реальных сценариях, эмбеддинги не работают на специфичном домене. С этими и другими проблемами мы разберёмся на курсе LLM Pro, который стартует 18 августа!
На курсе вы научитесь:
• проектировать и запускать NLP-системы под реальные продуктовые задачи
• адаптировать LLM и эмбеддинги под специфичный домен и «живые» данные
• собирать и размечать датасеты — даже если данных изначально почти нет
• решать задачи классификации, поиска, кластеризации и NER — с ограничениями продакшн-среды
• собирать свою RAG-систему: от ретривера и реранкера до генератора и оценки качества
• строить AI-агентов с нуля — на основе сценариев, функций и взаимодействия с внешней средой
Приходите, чтобы узнать про best practices от опытных инженеров из продуктовых команд и применять похожие подходы в своих проектах
🤖 До 17 августа вы можете присоединиться к обучению со скидкой 5%!
Изучайте программу и отзывы на сайте и записывайтесь на ближайший поток 🎓
deepschool.ru
LLM Pro — Продвинутый курс по LLM и NLP System Design | DeepSchool
Соберёте полноценные LLM-системы с учётом требований к качеству и нагрузке, разберёте сложные кейсы и дизайны NLP-решений
9
4
1August 13, 2026 2.4K 6
