Good practical walkthrough of quantization tradeoffs, though the throughput benchmarking section could use more depth.
Развертывание локальных LLM: vLLM, квантование и инференс
Узнайте, как эффективно развертывать большие языковые модели, применять методы квантования для снижения требований к оборудованию и обслуживать модели в производственных средах.
-
💬
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
Запуск больших языковых моделей (LLM) локально или в продакшене может показаться сложной задачей из-за огромных требований к оборудованию и сложных конфигураций. По мере развития AI умение эффективно хостить собственные модели становится важным навыком для разработчиков и операционных команд.
Этот курс разбирает процесс развертывания и оптимизации LLM, превращая вас из новичка в специалиста, способного эффективно обслуживать высокопроизводительные модели AI. Вы изучите, как уменьшить объем занимаемой памяти и максимизировать скорость инференса с помощью современных методов, что позволит запускать мощные модели даже при ограниченных вычислительных ресурсах.
Чему вы научитесь:
• Поймете основополагающие концепции архитектуры LLM, инференса и управления памятью.
• Научитесь рассчитывать требования к оборудованию и оценивать потребности в VRAM GPU для моделей различных размеров.
• Будете применять современные методы квантования, такие как GGUF, AWQ и GPTQ, для оптимизации весов моделей.
• Научитесь настраивать и развертывать модели с использованием vLLM для высокопроизводительного инференса с низкой задержкой.
• Сможете создавать стандартные эндпоинты REST API для бесшовной интеграции локальных моделей в ваши приложения.
• Попрактикуетесь в контейнеризации развертываний LLM с использованием Docker для создания согласованных и масштабируемых сред.
Путешествие начинается с основной терминологии AI и основ аппаратного обеспечения, после чего вы перейдете к практическим письменным упражнениям, посвященным квантованию и развертыванию. Вы будете шаг за шагом изучать скрипты конфигурации и паттерны развертывания, используемые в современном MLOps.
Это текстовое руководство, предназначенное для разработчиков программного обеспечения, начинающих DevOps-инженеров и технических энтузиастов без предварительного опыта в машинном обучении, требует лишь базового понимания концепций программирования.
Начните чтение сегодня, чтобы развить свои навыки в современном развертывании AI и оптимизации инференса.
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. -
🎧
Аудиоверсия включена
Учитесь в дороге — экран не нужен -
♾️
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
3 ч практического материала
Отзывы (20)
The quantization comparisons alone saved me hours of trial and error trying to fit a model onto my GPU.
Finally got vLLM running smoothly.
Khóa học giải thích rất rõ cách triển khai vLLM và áp dụng quantization để giảm bộ nhớ GPU mà vẫn giữ tốc độ suy luận ổn định.
เข้าใจ vLLM และ quantization ง่ายขึ้นมาก
Malinaw ang paliwanag sa pag-deploy gamit ang vLLM, pero sana mas detalyado pa sa paghahambing ng GPTQ at AWQ quantization.
vLLM 설치부터 quantization 적용까지 순서대로 따라가기만 하면 되게 구성되어 있어서 좋았습니다. 특히 AWQ와 GPTQ 방식의 차이를 실제 벤치마크로 보여주는 부분이 인상 깊었고, 덕분에 제 프로젝트에 맞는 방법을 바로 골라서 적용할 수 있었습니다.
vLLM ile yerel model dağıtımını ve quantization tekniklerini bu kadar net anlatan başka bir kaynak görmemiştim.
Kursus ini menerangkan dengan jelas cara guna vLLM dan quantization untuk deploy LLM secara tempatan tanpa memerlukan GPU yang terlalu besar.
Bom curso, mas rápido demais no batching.
Avevo già provato a configurare vLLM da solo un paio di volte senza grandi risultati, quindi questo corso è arrivato al momento giusto. La parte sulla quantizzazione, in particolare il confronto tra le varie tecniche per ridurre l'uso di memoria della GPU, è spiegata con esempi concreti e non solo teoria. Anche il capitolo su PagedAttention mi ha aiutato a capire perché certi modelli locali erano così lenti prima. L'unico neo è che la sezione finale sul batching dinamico va un po' di fretta e avrei voluto qualche esempio in più. Nel complesso però sono riuscito a far girare un modello locale con prestazioni decisamente migliori di prima.
Брался за курс, чтобы разобраться с локальным запуском моделей без облака, и в целом цель достигнута. Тема квантизации объяснена понятно: стало ясно, как ужать модель и не угробить качество, чтобы влезть в скромную видеокарту. Развёртывание через vLLM показали по шагам, я поднял свой инференс-сервер и проверил под нагрузкой. Единственное, хотелось бы чуть глубже про мониторинг в продакшене, этот раздел показался коротковатым. Но в остальном материал плотный и применимый сразу. Для тех, кто хочет держать LLM у себя, это отличная отправная точка.
Quantization kısmı çok faydalıydı ama vLLM'in production ortamına ölçeklendirilmesiyle ilgili örnekler biraz daha fazla olabilirdi.
O curso mostra na prática como configurar o vLLM e aplicar quantização sem transformar isso num mar de teoria abstrata. Gostei bastante de como a parte de PagedAttention foi explicada com desenhos simples que finalmente fizeram sentido pra mim. Depois de terminar consegui rodar um modelo local com uma latência bem menor do que antes.
Practical and hands-on, though it assumes you're already comfortable with basic GPU setup before diving into vLLM.
평소에 로컬 LLM을 돌릴 때 GPU 메모리 문제로 계속 막혔었는데, 이 강의를 듣고 나서야 quantization이 실제로 어떻게 작동하는지 감을 잡았습니다. vLLM 설정 과정을 단계별로 따라가면서 PagedAttention 개념까지 자연스럽게 이해가 됐고, 실습 예제도 실제 배포 환경과 비슷하게 구성되어 있어서 도움이 많이 됐습니다. GPTQ와 AWQ 차이를 비교해주는 부분이 특히 유용했는데, 다만 후반부 배치 처리 최적화 설명은 조금 빠르게 지나가서 몇 번 되돌려 봐야 했습니다. 그래도 전체적으로 로컬 배포를 실무 수준으로 끌어올려주는 강의였습니다.
The walkthrough on quantizing models with AWQ actually made the memory savings click for me instead of just being a buzzword. Setting up vLLM locally went a lot smoother following the instructor's config choices than when I tried it on my own before. The only gap is the course doesn't spend much time on multi-GPU serving, which I would have liked.
Made local deployment actually make sense.
मैंने पहले vLLM को इंस्टॉल करने की कई बार कोशिश की थी लेकिन हमेशा GPU मेमोरी की दिक्कत आ जाती थी, इस कोर्स ने वो पूरी प्रक्रिया कदम दर कदम समझाई। Quantization वाले हिस्से में INT8 और INT4 के बीच का ट्रेडऑफ बहुत साफ तरीके से बताया गया, जिससे यह समझना आसान हो गया कि कब कौन सा तरीका इस्तेमाल करना चाहिए। PagedAttention का कॉन्सेप्ट पहले किताबी लगता था लेकिन यहां प्रैक्टिकल उदाहरण से समझ आ गया। सर्विंग API सेटअप करने वाला हिस्सा भी असली प्रोडक्शन जैसा फील देता है, सिर्फ थ्योरी नहीं। कुल मिलाकर अब मैं अपने खुद के मॉडल को लोकली डिप्लॉय करने में कॉन्फिडेंट महसूस करता हूं।
Dense but genuinely useful content.
Студенты также прошли
🎓 С сертификатом
Частный ИИ с открытым исходным кодом LLM: локальное развертывание, RAG и агенты
Сертификат
Практика
5 600 ֏
→
🔥 Хит
🎓 С сертификатом
AI-клонирование голоса: создайте свой персональный цифровой голос
Сертификат
Практика
5 600 ֏
→
🔥 Хит
🎓 С сертификатом
AI для преподавателей ESL: уроки, тексты и тесты
Сертификат
Практика
5 600 ֏
→
🔥 Хит
🎓 С сертификатом
Генеративный AI для тату-мастеров: дизайн и размещение
Сертификат
Практика
5 600 ֏
→
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