Основы LLMOps: развертывание LLM с Jenkins, Docker и Kubernetes — PickAClass
3.2 (4) ⏱ 2 ч 36 мин 📚 26 уроков

Основы LLMOps: развертывание LLM с Jenkins, Docker и Kubernetes

Узнайте, как создавать и автоматизировать готовые к производству конвейеры развертывания LLM с помощью Jenkins, Docker, Kubernetes и инструментов мониторинга, предназначенных для облачных платформ.

  • 💬 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

Развертывание больших языковых моделей (LLM) в производственных условиях требует не только написания кода, но и надежной инфраструктуры, автоматизации и непрерывного мониторинга. Этот текстовый курс поможет вам освоить основные концепции LLMOps и перейти от локальных экспериментов с искусственным интеллектом к масштабируемым развертываниям, готовым к работе в облаке. Вы получите глубокое понимание того, как контейнеризировать приложения LLM, автоматизировать конвейеры развертывания и поддерживать производительность модели в производстве. Изучая реальные модели разверывания, вы научитесь эффективно управлять инфраструктурой с помощью отраслевых стандартных инструментов и облачных сервисов. Что вы узнаете: - Понять основные принципы LLMOps, включая обслуживание моделей, векторные базы данных и архитектуры генерации с дополнением поиска (RAG). - Создание и пакетирование приложений LLM с использованием контейнеров FastAPI и Docker для последовательного развертывания. - Автоматизация рабочих процессов доставки с помощью конвейеров Jenkins CI / CD для оптимизации тестирования и развертывания. - Организуйте контейнеризованные приложения ИИ в масштабе с помощью управления кластерами Kubernetes. - Настройте мониторинг производства и наблюдаемость с помощью Prometheus и Grafana для отслеживания задержки и работоспособности модели. - Разверните масштабируемые модели в облачные среды с использованием инфраструктуры AWS и GCP. Курс начинается с основных определений LLMOps и контейнеризации, а затем переходит к автоматизации конвейера, оркестрации и мониторингу производства. Вы будете продвигаться шаг за шагом через письменные объяснения, концептуальные разбивки и практические сценарии конфигурации. Этот курс предназначен для разработчиков программного обеспечения, ученых данных и начинающих инженеров MLOps, которые хотят узнать о производственном развертывании. Не требуется предыдущий опыт работы с DevOps или облачной инфраструктурой, поскольку мы строим из фундаментальных концепций. Начните читать сегодня, чтобы освоить инфраструктуру современных генеративных приложений ИИ.

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.
  • ♾️ 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 36 мин практического материала

Сертификат об окончании

Каждый курс, который ты завершаешь на PickAClass, выдаёт такой сертификат — оригинальный, со своим кодом, проверяемый по URL и подробный о том, что реально продемонстрировано.

P
PickAClass
Профиль навыков · проверяемый
Документ
Сертификат мастерства
Настоящим удостоверяется, что
Имя Фамилия
успешно подтвердил(а) владение
Основы LLMOps: развертывание LLM с Jenkins, Docker и Kubernetes
Продемонстрированные навыки
Анализ поведенческих паттернов
Базовый
1.2 ч
Фреймворки архитектуры решений
Уверенный
1.4 ч
Дизайн A/B тестирования
Уверенный
1.7 ч
Поведенческий копирайтинг
Продвинутый
1.9 ч
P
PickAClass — Имя Фамилия
Основы LLMOps: развертывание LLM с Jenkins, Docker и Kubernetes
Страница 2 из 2
Детали результатов
Сводка по курсу
Уроков пройдено 14 / 14
Тренировочные вопросы 26 / 28
Сдано заданий 4 (сред. 4,5 / 5)
Финальный проект Проверен — 4,6 / 5
Всего практики 6.2 ч
Бенчмарк результатов
Ранг в потоке Топ 12% из 1,625
Время до завершения 11 дней (медиана: 22)
Балл мастерства 91 / 100
Балл за тренировочные вопросы 94%
Подтверждение навыка Проверенный путь навыка
Проверить этот сертификат
pickaclass.com/certificates/PCC-2026-X4F7-AP19
Выдан по академическим стандартам PickAClass. Уровни навыков отражают оценённую успеваемость по рубрике компетенций курса. Это оригинальный сертификат этой платформы.

Отзывы (4)

Sari Indah ID
★ 2 · 13 июля 2026

Мне понравились примеры практического применения, хотя первоначальная настройка заняла больше времени, чем я ожидал.

Antônia Rodrigues BR Подтверждённый учащийся
★ 3 · 26 июня 2026

Это приличное введение. Могло бы выиграть от более разнообразных примеров и немного лучшего потока между модулями.

James White AU Подтверждённый учащийся
★ 4 · 7 июня 2026

Информативная и хорошо организованная. могла бы извлечь пользу из более разнообразных примеров в последующих модулях.

محمد الجملي TN
★ 4 · 4 июня 2026

Это действительно помогло мне закрепить некоторые ключевые концепции. Объяснения были отличными, а примеры были очень наглядными.

Написать отзыв

После отправки попросим войти — черновик сохранится.

Студенты также прошли

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