О разделе
Первый вызов Chat Completions из Python с разбором строк — OpenAI / API — готовые промпты и вызовы. Шаблоны system/user для чата и RAG — Prompt engineering — библиотека промптов. Промышленные паттерны клиента — интеграция ИИ-моделей в Python. Tools и JSON — function calling и structured output. Продвинутый RAG — GraphRAG и agentic RAG. Локальный запуск и RAG на LM Studio/Ollama — Работа с ИИ-моделями; разгон скорости на своём GPU — Оптимизация локального инференса LLM. Мультиагентные потоки (Sequential, Parallel, Router, Debate) и фреймворки — Оркестрация AI-агентов. После теории — runnable-проекты с картой обучения в Практикуме — проекты по ИИ.
Основы разработки ИИ-решений
Результатом аналитической работы становится техническое задание или архитектурное решение, которое служит основой для дальнейшей разработки.
Развёртывание и обслуживание ИИ-моделей
Развертывание собственной модели искусственного интеллекта — это комплексный процесс, охватывающий подготовку модели, выбор инфраструктуры, настройку API, обеспечение масштабируемости и мониторинга.
Интеграция ИИ-моделей в приложения на Python
Интеграция модели в код требует проектирования надёжного клиентского слоя, обработки граничных случаев и соответствия архитектурным требованиям приложения.
Работа с ИИ-моделями
Если используется только CPU, вся модель загружается в оперативную память. При использовании GPU часть весов может храниться в видеопамяти.
Интеграция ИИ в веб-приложения
Интеграция искусственного интеллекта — это процесс внедрения технологий машинного обучения, нейронных сетей или больших языковых моделей (LLM) в структуру веб-сайтов и веб-приложений для.
Цифровые инструменты без ручного кодинга
Сборка логики и интерфейса через AI-конструкторы, no-code/low-code и агентов — границы, стек и путь до деплоя на сервер.
Семь слоёв LLM-стека
Каркас из семи уровней — от источников данных до прикладных продуктов — для проектирования, разработки и масштабирования систем на больших языковых моделях.
Облачные API Cognitive Services
Готовые REST API для зрения, речи и языка — Azure AI, AWS, Google Cloud; ключи, квоты, сравнение с собственной моделью.
Оркестрация AI-агентов
Оркестрация LLM-агентов — уровни сложности, паттерны Microsoft и практика доверия, состояние и стоимость, фреймворки и бизнес-сценарии.
Практикум — проекты по ИИ
Карта обучения — какие главы энциклопедии читать перед запуском и какие runnable-проекты из Hands-On-AI-Engineering закрепляют навык.
Function calling и structured output
Как LLM вызывает ваш код, возвращает JSON по схеме и связывается с API. Tools, function calling, JSON mode и Instructor.
GraphRAG и agentic RAG
Когда базового vector RAG мало. Граф знаний, гибридный поиск, self-reflection, router и agentic retrieval с выбором паттерна.
Оптимизация локального инференса LLM
Железо, ОС, llama.cpp, KV-кэш, размещение слоёв и MTP. Как ускорить генерацию на домашнем ПК.
Разработка ИИ — итоги
Краткие итоги раздела "Разработка ИИ" — данные, обучение, инференс, деплой и семь слоёв LLM-стека.
Разработка ИИ — чек-лист
Чек-лист раздела «Разработка ИИ» — вопросы для самопроверки.
Разработка ИИ — о разделе
Подборка материалов раздела Разработка ИИ в энциклопедии Вселенная IT.
В подборках
Статья входит в тематические подборки и блок "С чего начать?" на главной. Соседние шаги того же маршрута:
Нейросети и ИИ — Модели и инструменты — о разделе, Применение ИИ — о разделе, Нейросети — о разделе, Трансформеры и NLP — о разделе, Машинное обучение — о разделе, Векторные базы данных.
ИИ для разработчика — Модели и инструменты — о разделе, Вайб-кодинг и нейроконтент — о разделе, Введение в ИИ — о разделе, Вайб-кодинг, AgentOps и MLOps — о разделе, MLOps и LLM-стек — слои 1–3.