Копоративное обучение искусственному интеллекту

Корпоративное обучение искусственному интеллекту

LLMOps: тесты, guardrails,
мониторинг

Настройте A/B‑оценку ответов 
и алерты качества. Используйте 
LangSmith evals, 
prompt‑versioning и Pydantic‑валидацию. Защитите прод open‑source guardrails 
и Prometheus‑мониторингом.

Настраиваем контроль качества LLM-системы: eval-тесты промптов в LangSmith, guardrails для валидации ответов, мониторинг с алертами и автопроверки в CI/CD

Что?

Команда настраивает полный цикл контроля качества LLM-системы: eval-тесты промптов в LangSmith, guardrails для валидации и фильтрации ответов, мониторинг с алертами и встраивание проверок в CI/CD.
Формат и длительность

до 25 человек; 8 часов
Для кого?

ML-инженеры, backend-разработчики и DevOps уровня middle+

Содержание

Модуль 1. Оценка качества и версионирование промптов

Подключение LangSmith и организация проекта трассировки
Создание eval-датасетов для автоматической оценки
Сравнение версий промптов по метрикам качества

Модуль 2. Guardrails вывода

Валидация структуры ответа (соответствие JSON-схеме)
Проверка содержания: фильтрация нежелательных и галлюцинированных ответов
Fallback-сценарии при срабатывании guardrails

Модуль 3. Observability и алертинг

Сбор ключевых метрик: latency, расход токенов, доля отказов
Настройка порогов и алертов при деградации качества
Разбор типичных инцидентов и их диагностика по trace-логам

Модуль 4. CI/CD-интеграция

Автоматический прогон тестов при изменении промптов или кода
Встраивание проверок в CI/CD-пайплайн

Технологический стек

Python, LangSmith, LangChain, Pydantic, CI/CD

Предварительные требования

Python, опыт работы с LLM и LangChain, базовое понимание CI/CD-пайплайнов, знакомство с JSON-схемам

Эксперты

Дмитрий Жечков

Эксперт по AI и облачным решениям, архитектор облачных решений в Yandex Cloud, сосредоточен на разработке ПО с использованием Generative AI и агентных архитектур.
Носов Андрей

Профильный 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 Миленкин

ML Team Lead | Dodo Brands
Senior Data Scientist | Red Mad Robot
Senior Data Scientist | X5 Retail Group

Стоимость

от 330 000 рублей

за команду до 25 человек

Ознакомьтесь с другими
мастер-классами

Закрываем конкретный вызов: внедрить RAG‑конвейер на LangChain, мониторинг, освоить LoRA/RLHF‑тонкую настройку или добавить guardrails

мастер-класс

LangChain Enterprise: От локальной модели до агентных систем

Разворачивание локальной LLM, собирает RAG, агент на LangChain и Gradio с мониторингом.

Подробнее

мастер-класс

RAG-конвейер

Собираем RAG-конвейер: чанкинг документов, векторное хранилище на Milvus, сборка цепочки через LangChain, re-ranking и гибридный поиск

Подробнее

мастер-класс

Путеводитель по разработке с LangGraph

Проектирование ИИ-агентов в LangGraph — от Reflection и ReAct до Agentic RAG, персистентность, асинхронност. Реализация в Flowise.

Подробнее

мастер-класс

LLMOps с LangChain: тесты, guardrails, мониторинг

Настраиваем контроль качества LLM-системы: eval-тесты промптов в LangSmith, guardrails для валидации ответов, мониторинг с алертами и автопроверки в CI/CD

Подробнее

мастер-класс

Fine-Tuning & RLHF российских LLM

Команда дообучает отечественную LLM методом LoRA, проводит RLHF-выравнивание, сравнивает качество до/после и упаковывает модель для деплоя

Подробнее