हैंड्स-ऑन, फ्रेमवर्क-मुक्त Colab नोटबुक जो AI इंजीनियर्स और फॉरवर्ड डिप्लॉयड इंजीनियर्स (FDEs) के लिए लागू-LLM स्टैक सिखाते हैं। मॉडल API, RAG, इवैल्यूएशंस, एजेंट्स, एडेप्टेशन और सर्विंग सीखें — LangChain या LlamaIndex जैसे रैपर्स के बजाय कच्चे API कॉल्स से। सब कुछ मुफ्त Groq API पर चलता है (क्रेडिट कार्ड नहीं), LoRA फाइन-ट्यूनिंग और सेल्फ-होस्टेड सर्विंग वैकल्पिक GPU-आधारित附录 के रूप में।

इवैल्यूएशंस रीढ़ की हड्डी हैं: "ट्यून करने से पहले मापें" की आदत जल्दी स्थापित की जाती है और हर सेक्शन में लौटती है। तीन वास्तविक केस स्टडीज़ में एक उत्पादन सपोर्ट असिस्टेंट, एक पाइपलाइन-vs-एजेंट लागत शोडाउन, और एक रेड-टीम रोबस्टनेस बेंचमार्क शामिल हैं।

सीखने का क्रम: 00 सेटअप, 01 मॉडल API, 02 इवैल्यूएशंस I, 03 RAG, 04 इवैल्यूएशंस II, 05 एजेंट्स, 06 फाइन-ट्यूनिंग vs LoRA, 07 सर्विंग, 08 प्रॉम्प्ट इंजेक्शन/सुरक्षा, 09 LLMOps, 10 कस्टमर क्राफ्ट। प्रत्येक नोटबुक स्व-समाप्त है, Colab सीक्रेट्स से API कुंजियाँ पढ़ता है, और अभ्यास के साथ समाप्त होता है।

"योजना: FDE/AI इंजीनियर में संक्रमण" के हैंड्स-ऑन साथी के रूप में बनाया गया। पूरे रास्ते OpenAI-संगत है, Anthropic के लिए स्वैपेबल पैटर्न के साथ। बैकएंड या फुल-स्टैक इंजीनियर्स को लक्षित करता है जो AI भूमिकाओं में जा रहे हैं, उत्पादन कोड शिप कर सकते हैं और लागू-मॉडल लेयर चाहते हैं।

मुख्य इकाइयाँ: कंपनियाँ: Groq, OpenAI, Anthropic, LangChain, LlamaIndex, Colab