Практические тетради Colab без фреймворков, обучающие прикладному стеку LLM для инженеров по ИИ и инженеров переднего развертывания (FDEs). Изучайте API моделей, RAG, оценку, агентов, адаптацию и развертывание через прямые вызовы API вместо оболочек типа LangChain или LlamaIndex. Все работает на бесплатном API Groq (без кредитной карты), с тонкой настройкой LoRA и самостоятельным хостингом как необязательными приложениями на GPU.

Оценки — это позвоночник: привычка «сначала измеряй, потом настраивай» внедряется рано и появляется в каждом разделе. Три реальных кейс-стади включают ассистента поддержки в production, сравнение стоимости pipeline против агентов и бенчмарк устойчивости красной команды.

Порядок обучения: 00 Настройка, 01 API моделей, 02 Оценки I, 03 RAG, 04 Оценки II, 05 Агенты, 06 Тонкая настройка vs LoRA, 07 Развертывание, 08 Внедрение промптов/Безопасность, 09 LLMOps, 10 Мастерство работы с клиентом. Каждая тетрадь самодостаточна, читает ключи API из секретов Colab, и заканчивается упражнениями.

Создана как практический спутник к «План: Переход к FDE/Инженеру по ИИ». Полностью совместима с OpenAI, с взаимозаменяемыми шаблонами для Anthropic. Направлена на backend- или full-stack инженеров, переходящих в роли ИИ, способных выпускать production-код и желающих освоить прикладной слой моделей.

Ключевые сущности: Компании: Groq, OpenAI, Anthropic, LangChain, LlamaIndex, Colab