LLMOps & Evaluation: из песочницы в продакшн [Stepik] [Алексей Малышкин]

Складчина: LLMOps & Evaluation: из песочницы в продакшн [Stepik] [Алексей Малышкин]

Практический курс по LLMOps. Соберёте продакшн-контур для LLM: eval-фреймворк (LangSmith/Ragas/OpenAI Evals), quality-гейты в CI/CD, алёрты на дрейф, монитринг скорости и стоимости, управление промпт-версиями и безопасность. Плюс профессиональные блоки: synthetic data для тестов, LLM-based judges, отчётность для релиз-комитета и runbook’и инцидентов.

О курсе:
LLMOps & Evaluation (PRO) — это практический курс о том, как вывести работу с GPT и другими LLM из песочницы в продакшн.
Мы разберём полный цикл: от построения пайплайнов (RAG, агенты) до оценки качества, мониторинга и оптимизации стоимости. Вы научитесь бороться с галлюцинациями, автоматизировать A/B-тесты и настраивать метрики, которые реально отражают работу модели.

В курсе:
практические инструменты: LangSmith, Ragas, OpenAI Evals, PromptLayer;
автоматизированные тесты и synthetic data;
мониторинг качества, латентности и затрат;
safety-тесты и контроль рисков.
Итог - вы сможете построить надёжную LLM-систему с измеримым качеством и управляемой стоимостью.

Программа курса:
Введение в LLMOps

• Почему обычный prompt engineering не работает в продакшне
• Классические боли
• Обзор инструментов для LLMOps
• Разбор реальных кейсов, где LLMOps сделал разницу
• Практикум

Архитектура и пайплайны LLM-приложений

• Компоненты продакшн-системы
• Best practices для пайплайнов RAG и агентов
• Управление версиями промптов и моделей (PromptOps)
• Логирование и трассировка: как не терять контроль над моделью
• Практикум

Метрики качества LLM-систем

• Почему «accuracy» ≠ качество в LLM
• Классические метрики
• Современные метрики
• User-oriented метрики
• Как построить дашборд для мониторинга качества

Evaluation на практике

• Как тестировать промпты и пайплайны (unit tests для LLM)
• Автоматизированные A/B тесты с помощью LLM-оценки
• Human-in-the-loop: когда и зачем нужны люди в тестировании
• Генерация тест-датасетов (synthetic data) для проверки модели
• Практика: написать собственный фреймворк для оценки

LLM Monitoring & Observability

• Как мониторить продакшн-LLM
• Alerting и логирование промптов/ответов
• Борьба с деградацией качества (drift detection)
• Cost management: оптимизация бюджета на LLM

Advanced Topics (для PRO)

• Ragas: как построить автоматическую систему оценки RAG-проектов
• OpenAI Evals и Custom Evals
• LLM-based judges (оценка ответов через LLM)
• Safety & Red-teaming
• Интеграция с CI/CD: автоматические quality-гейты для деплоя

Практический проект

• Построение RAG-системы с автоматической оценкой качества
• Настройка метрик и мониторинга
• Проведение A/B тестов между версиями промптов
• Сбор и анализ результатов → финальный отчёт

В курс входят:

• 33 урока
• 171 тест
• 17 интерактивных задач

Автор курса: Алексей Малышкин

Цена: 12990 руб.
Скрытая ссылка