Ekononova в 23:24, 13 сентября 2026

2026-09-13T23:24:02Z

← Предыдущая версия		Версия от 23:24, 13 сентября 2026
Строка 23:		Строка 23:
	* Общий чат курса в telegram: https://t.me/+xXrYwaMIgDlmNTcy		* Общий чат курса в telegram: https://t.me/+xXrYwaMIgDlmNTcy

	* Github курса: ~~TBA~~		* Github курса: https://github.com/xufana/llm-system-engineering/tree/main

	* Диск с записями: ~~TBA~~		* Диск с записями: https://drive.google.com/drive/folders/1RCnjnhOeo4jRSz6whCK2MVVv4a0P-dji?usp=sharing

	* Таблица с оценками: TBA		* Таблица с оценками: TBA

Ekononova в 14:04, 3 сентября 2026

2026-09-03T14:04:52Z

← Предыдущая версия		Версия от 14:04, 3 сентября 2026
Строка 15:		Строка 15:
	== Расписание ==		== Расписание ==

	'''Лекция:''' Понедельник 18:10. Ссылка ~~TBA~~.		'''Лекция:''' Понедельник 18:10. Ссылка https://x5group.ktalk.ru/qwohxxmh88wo.

	'''Семинары:''' ~~Четверг~~ 19:40. Ссылка ~~TBA~~.		'''Семинары:''' Понедельник 19:40. Ссылка https://x5group.ktalk.ru/qwohxxmh88wo.

	== Полезные ссылки ==		== Полезные ссылки ==

Ekononova: описание курса

2026-09-01T13:40:01Z

описание курса

← Предыдущая версия		Версия от 13:40, 1 сентября 2026
Строка 1:		Строка 1:
	~~Привет~~!		== О курсе ==

			Расскажем, как от теории с курса по NLP перейти к практическому применению больших языковых моделей, научимся обсуждать требования к разного уровня решениям и соберём собственный проект по ходу курса. Стараемся, чтобы курс был скорее направлен на инженерную точку зрения, на происходящее вокруг моделей, на обвязки, сервисы и деплой, нежели на углубление в LLM-теорию, но её тоже затронем по касательной с точки зрения оптимизаций.

			1. Современные LLM (тюнинг, квантизация)

			2. RAG и пререквизиты (методы поиска, выбор энкодеров)

			3. Агентные системы (простые и мультиагентные)

			4. Инфраструктура вокруг LLM (хостинг LLM, эмбеддингов, observing)

			5. Системный дизайн LLM-based продукта

			== Расписание ==

			'''Лекция:''' Понедельник 18:10. Ссылка TBA.

			'''Семинары:''' Четверг 19:40. Ссылка TBA.

			== Полезные ссылки ==

			* Общий чат курса в telegram: https://t.me/+xXrYwaMIgDlmNTcy

			* Github курса: TBA

			* Диск с записями: TBA

			* Таблица с оценками: TBA

			== Темы курса ==

			(могут слегка варьироваться в дальнейшем в соответствие с запросами аудитории и техническим прогрессом в течение семестра)

			1. '''Лекция:''' Анатомия системы и бюджет решения; Возможности и ограничения LLM

			'''Семинар:''' Transformer с точки зрения инференса.

			2. '''Лекция:''' Information retrieval: модели поиска и векторные индексы

			'''Семинар:''' Хранилище и retrieval pipeline, оценка

			3. '''Лекция:''' RAG: общая концепция, некоторые надстройки

			'''Семинар:''' RAG: улучшение пайплайна, context engineering, промптинг

			4. '''Лекция:''' Декодирование и structured output

			'''Семинар:''' Constrained generation: schema/grammar, валидация, retry

			5. '''Лекция:''' Агенты: workflow, single agent, multiagent

			'''Семинар:''' Работа с памятью агента, MCP, харнессы

			6. '''Лекция:''' Evaluation design: что можно и нужно померить, как мерить, как мерить эффекты; дизайн метрик, бенчмаркинг

			'''Семинар:''' LLM-as-a-judge и evaluation в CI; измерение эффективности, воспроизводимость

			7. '''Лекция:''' ML system design: от требований к архитектуре

			'''Семинар:''' клиника design doc: команды переводят требования в числа, взаимная приёмка

			8. '''Лекция:''' Данные и обучение языковых моделей: pretraining, майнинг данных для обучения, оценки, генерация синтетики

			'''Семинар:''' Воркшоп синтетики: генерация → фильтрация → валидация

			9. '''Лекция:''' Адаптация: SFT, PEFT, post-training обзорно

			10. '''Лекция:''' Сборка и приборы: тесты, CI, воспроизводимость

			'''Семинар:''' Observability и unit-экономика

			12. '''Лекция:''' Классы отказов и безопасность

			'''Семинар:''' red-team + деградация

			13. '''Лекция:''' LLM inference systems; Как устроен inference engine

			'''Семинар:''' Quality–latency–cost

			14. '''Лекция:''' Квантизация и выбор конфигурации сервинга: Модель под ограничения железа

			'''Семинар:''' Pareto frontier + ADR

			== Домашние задания ==

			TBA

			== Преподаватели ==

			{\| class="wikitable"
			\|-
			! Преподаватели
			\|-
			\| [https://t.me/Xufana Дарья Андреева]
			\|-
			\| [https://t.me/SamoedR Роман Соломатин]
			\|-
			\| [https://t.me/al_potekhin Александр Потехин]
			\|-
			\|}

			== Формула оценок ==

			''Итог'' = 0,5О_проект + 0,5О_ДЗ + 0,1*О_бонус_контрибьют_в_методические_материалы

			О_проект = 0,6О_защита + 0,4О_методика_оценивания
			О_ДЗ = 0,6О_соревнование + 0,4О_КТ_по_проекту

			'''Формат экзамена''': защита проекта.

Ekononova: Новая страница: «Привет!»

2026-09-01T13:23:48Z

Новая страница: «Привет!»

Новая страница

Привет!

Инженерия LLM-систем - История изменений

Ekononova в 23:24, 13 сентября 2026

Ekononova в 14:04, 3 сентября 2026

Ekononova: описание курса

Ekononova: Новая страница: «Привет!»