Агентные системы в SberCloud ML Space: RuGPT-3 + GigaChat
Агентные системы в SberCloud ML Space: RuGPT-3 + GigaChat
Дообучите RuGPT‑3 (LoRA) под свои данные и подключите к GigaChat;
интегрируйте модель с Greenplum — агент сам формирует аналитические отчёты; запустите сервис в ML Space с трекингом MLflow и автоскейлом GPU.
интегрируйте модель с Greenplum — агент сам формирует аналитические отчёты; запустите сервис в ML Space с трекингом MLflow и автоскейлом GPU.
-
Что?LoRA‑тонкая настройка RuGPT‑3, интеграция с Greenplum, сборка агента, MLflow‑трекер и GPU‑autoscale. -
Формат и длительностьдо 25 человек; 8 часов -
Для кого?ML/DL‑инженеры, дата‑сайентисты и облачные команды, которым нужен отечественный AI‑агент под свой стек.
Содержание
Введение в ML Space и RuGPT‑3/GigaChat — обзор возможностей и лимитов API.
Подготовка данных в Greenplum — выбор среза, очистка и выгрузка для обучения.
LoRA‑дообучение RuGPT‑3 — запуск на GPU‑пуле, логирование метрик в MLflow.
Сборка агентной цепочки — подключение GigaChat, генерация ответов, формирование отчёта.
Деплой и автоскейл — публикация сервиса в ML Space Serving, настройка GPU‑autoscale.
Мониторинг и развитие — отслеживание latency/quality, дальнейшее масштабирование.
Подготовка данных в Greenplum — выбор среза, очистка и выгрузка для обучения.
LoRA‑дообучение RuGPT‑3 — запуск на GPU‑пуле, логирование метрик в MLflow.
Сборка агентной цепочки — подключение GigaChat, генерация ответов, формирование отчёта.
Деплой и автоскейл — публикация сервиса в ML Space Serving, настройка GPU‑autoscale.
Мониторинг и развитие — отслеживание latency/quality, дальнейшее масштабирование.
Технологический стек
SberCloud ML Space, RuGPT‑3, GigaChat, Greenplum, MLflow
Предварительные требования
Python, Conda, MLflow CLI, GPU‑квота в ML Space
Эксперты
-
Дмитрий ЖечковЭксперт по AI и облачным решениям, архитектор облачных решений в Yandex Cloud, сосредоточен на разработке ПО с использованием Generative AI и агентных архитектур. -
Носов АндрейПрофильный специалист с более чем 20-летним опытом в ИТ, специализирующийся на архитектуре решений в области ИИ, LLM, RAG, NLP, системной интеграции и руководстве мультидисциплинарными командами. Практический опыт разработки 27 AI/ML решений. Эксперт в построении AI-инфраструктур и развитии продуктовых команд. -
Александр МиленкинML Team Lead | Dodo Brands
Senior Data Scientist | Red Mad Robot
Senior Data Scientist | X5 Retail Group
Стоимость
Фиксированная цена
за командный пакет
25 000 ₽/участник
для физических лиц
Ознакомьтесь с другими
мастер-классами
мастер-классами
Закрываем конкретный вызов: внедрить RAG‑конвейер на LangChain, настроить MLOps‑CI/CD и мониторинг, освоить LoRA/RLHF‑тонкую настройку или добавить guardrails и безопасность
Ваша команда умеет собирать AI уже завтра: технологично, практично, экономно
Напишите нам, и мы подберем решение
Напишите нам, и мы подберем решение
ОБРАЗОВАТЕЛЬНАЯ ЭКОСИСТЕМА
НАПРАВЛЕНИЯ ОБУЧЕНИЯ
СЕРВИСЫ
Через обучение - к успеху! Знания работают на вас