Программирование [Rajat Dandekar, Vizuara AI Labs] Профессиональный инференс LLM (Модуль 1. Архитектура и оптимизация инференса LLM)

[𝕯𝖆𝖗𝖐🥰𝕬𝖓𝖌𝖊𝖑]

Автор: Rajat Dandekar, Vizuara AI Labs​

Название: Профессиональный инференс LLM (Модуль 1. Архитектура и оптимизация инференса LLM)​

Продолжительность: 30 ч 31 мин Количество уроков: 13 Видео Язык: Английский Вес архива: 4,88 ГБ

«Профессиональный инференс LLM» — практический четырехнедельный интенсив для тех, кто хочет разобраться, как запускать, оптимизировать и масштабировать большие языковые модели в реальных production-системах. Курс охватывает полный путь: от фундаментальных принципов инференса и работы GPU-памяти до распределенного развертывания, edge-инференса, квантизации, профилирования и построения высокопроизводительных AI-сервисов, способных обслуживать большие объемы запросов с низкой задержкой.

О курсе

Курс посвящен профессиональному инференсу больших языковых моделей: тому, как LLM работают после обучения, как они обрабатывают запросы пользователей, почему возникают задержки, как повысить пропускную способность сервера и какие инженерные решения используются в современных AI-компаниях.

Программа объединяет теорию, лабораторные работы, живые демонстрации и практику на реальном оборудовании. Занятия проводят доктор Радж Дандекар, MIT PhD, а также инженеры и специалисты из Anthropic, NVIDIA, Apple, Microsoft, Amazon, AnyScale и других технологических компаний.

Чему вы научитесь

• Понимать архитектуру современных систем инференса LLM и ключевые этапы обработки запроса.
• Оптимизировать производительность больших языковых моделей по задержке, пропускной способности и использованию GPU.
• Работать с памятью GPU, KV cache, механизмами внимания и ограничениями аппаратных платформ.
• Применять квантизацию моделей для ускорения инференса и снижения потребления ресурсов.
• Использовать популярные фреймворки и инструменты: vLLM, SGLang, FlashAttention, TensorRT-LLM, Ray Serve и Megatron-LM.
• Развертывать LLM на локальном компьютере, сервере, Raspberry Pi 4, Android-устройстве и NVIDIA Jetson Orin Nano.
• Проектировать production-ready AI-сервисы с масштабируемой архитектурой.
• Готовиться к техническим собеседованиям, где проверяют понимание системного дизайна LLM-инференса.

Структура программы

Курс состоит из двух самостоятельных модулей. Первый модуль фокусируется на принципах и оптимизации инференса, второй — на промышленном развертывании и построении прикладных AI-систем.

Модуль 1. Архитектура и оптимизация инференса LLM

В первой части вы изучите, как устроен инференс больших языковых моделей, какие узкие места возникают при обработке запросов и как современные фреймворки помогают повысить эффективность работы моделей.

• Основы инференса LLM и жизненный цикл запроса.
• Prefill, decode, batching и continuous batching.
• KV cache и оптимизация использования памяти.
• Механизмы внимания и FlashAttention.
• Квантизация моделей и компромиссы между скоростью, качеством и потреблением памяти.
• Профилирование производительности и поиск bottleneck-компонентов.
• Практическая работа с vLLM, SGLang, TensorRT-LLM и другими инструментами.

Модуль 2. Production-развертывание и edge-инференс

Во второй части курса вы перейдете от оптимизации отдельных моделей к созданию полноценных AI-сервисов, которые можно использовать в реальных продуктах и инфраструктуре.

• Промышленное развертывание LLM-сервисов.
• Распределенные вычисления и масштабирование инференса.
• Ray Serve и подходы к обслуживанию большого числа запросов.
• Edge-инференс на компактных устройствах.
• Запуск моделей на Raspberry Pi 4, Android и NVIDIA Jetson Orin Nano.
• Сравнение аппаратных платформ и анализ производительности.
• Построение надежных production-ready AI-приложений.

Практика и лабораторные работы

Большая часть курса построена вокруг практических заданий. Каждый учебный день сопровождается лабораторными работами в Google Colab, визуальными материалами, демонстрациями и разбором инженерных решений.

Вы будете не только изучать теорию, но и запускать модели, измерять их производительность, анализировать использование ресурсов, сравнивать разные конфигурации и применять методы оптимизации на практике.

Оборудование и платформы

• Локальный компьютер для базового запуска и тестирования моделей.
• Google Colab для лабораторных работ и экспериментов.
• Raspberry Pi 4 для изучения ограничений edge-инференса.
• Android-устройство для запуска LLM на мобильной платформе.
• NVIDIA Jetson Orin Nano для практики с компактным GPU-ускорителем.

Итоговые проекты

В рамках курса вы реализуете два полноценных проекта, которые помогут закрепить навыки разработки и оптимизации систем инференса LLM.

Проект 1. Высокопроизводительный сервер инференса LLM

Вы пройдете полный путь от исходных весов модели до оптимизированного сервиса инференса. В процессе вы настроите запуск модели, проведете профилирование, выявите узкие места, примените техники ускорения и подготовите систему к обработке реальных запросов.

• Загрузка и подготовка модели.
• Настройка сервера инференса.
• Оптимизация latency и throughput.
• Анализ производительности каждого компонента.
• Подготовка сервиса к production-сценариям.

Проект 2. AI-помощник для WhatsApp

Второй проект посвящен созданию интеллектуального AI-помощника для WhatsApp. Он будет обрабатывать диалоги, генерировать ответы и улучшать свое поведение с помощью обучения с подкреплением на основе пользовательских взаимодействий.

• Интеграция LLM с чат-интерфейсом.
• Разработка логики AI-ассистента.
• Использование диалогов для улучшения качества ответов.
• Применение подходов reinforcement learning в прикладном сценарии.

Инструменты и технологии

Во время обучения вы познакомитесь с современным стеком инструментов, который используется для ускорения и масштабирования инференса больших языковых моделей.

• vLLM — высокопроизводительный inference engine для обслуживания LLM.
• SGLang — фреймворк для эффективного выполнения LLM-приложений.
• FlashAttention — оптимизированные механизмы внимания для ускорения работы трансформеров.
• TensorRT-LLM — инструменты NVIDIA для оптимизации инференса больших моделей.
• Ray Serve — решение для масштабируемого serving-а AI-моделей.
• Megatron-LM — фреймворк для работы с крупными языковыми моделями и распределенными вычислениями.
• Google Colab — среда для лабораторных работ и экспериментов.

Для кого подойдет курс

• ML-инженерам, которые хотят глубже разобраться в оптимизации и развертывании LLM.
• Backend- и infrastructure-инженерам, работающим с AI-сервисами и высоконагруженными системами.
• Data scientists, которые хотят перейти от экспериментов с моделями к production-разработке.
• AI-разработчикам, создающим чат-ботов, ассистентов и LLM-приложения.
• Техническим специалистам, готовящимся к собеседованиям в AI-компании.
• Основателям и техническим лидерам, которым нужно понимать стоимость, ограничения и архитектуру LLM-инференса.

Какие результаты вы получите

После прохождения курса вы сможете проектировать и внедрять системы инференса LLM, которые учитывают требования к скорости, стоимости, масштабируемости и надежности.

• Понимание внутренних механизмов работы LLM во время инференса.
• Навык оптимизации моделей под разные аппаратные платформы.
• Опыт работы с industry-standard инструментами для LLM serving.
• Умение проводить профилирование и принимать инженерные решения на основе метрик.
• Два практических проекта для портфолио.
• Более уверенная подготовка к техническим интервью по LLM-инфраструктуре.

Почему стоит изучать инференс LLM

Разработка больших языковых моделей — это не только обучение нейросетей. В реальных продуктах основная стоимость и сложность часто связаны именно с инференсом: скоростью ответов, нагрузкой на GPU, масштабированием, потреблением памяти и стабильностью сервиса.

Специалисты, которые понимают, как эффективно обслуживать LLM в production, востребованы в командах, создающих AI-ассистентов, корпоративные чат-боты, агентные системы, поисковые продукты, инструменты для разработчиков и другие приложения на базе генеративного искусственного интеллекта.

СКАЧАТЬ: