Бесплатные октябрьские уроки: LLM, AI‑агенты и MLOps от OTUS

Компания OTUS совместно с Habr AI выпустила серию бесплатных видеоматериалов, посвящённых практическому применению больших языковых моделей (LLM), AI‑агентов и MLOps. Уроки, опубликованные в октябре 2026 года, ориентированы на разработчиков, data‑инженеров и руководителей команд, которые уже вышли за рамки экспериментального использования ИИ и сталкиваются с задачами продакшн‑интеграции.\n\nВ подборке представлено более десяти занятий, каждое из которых охватывает отдельный аспект:\n- LLM в продакшене – от выбора модели до оценки стоимости вычислений;\n- AI‑агенты – построение, мониторинг и отладка цепочек действий;\n- MLOps – CI/CD для моделей, автоматическое тестирование, контроль качества данных (Data Drift) и стратегии отката;\n- Этика и безопасность – управление рисками, аудит запросов и защита от токсичности.\n\nВсе материалы доступны бесплатно по ссылке в статье на Habr AI и сопровождаются практическими репозиториями на GitHub, готовыми к запуску в облаке. Авторы подчёркивают, что ключевой проблемой сейчас является не только «как заставить модель отвечать», а «как обеспечить стабильную работу модели в реальном бизнес‑процессе», включая мониторинг метрик, управление версиями и оценку финансовой эффективности.\n\nПодборка уже получила положительные отзывы от участников курсов OTUS: многие отметили, что полученные знания сразу применили в проектах по автоматизации клиентской поддержки и аналитике данных. Ожидается, что в следующем месяце появятся дополнительные модули, посвящённые интеграции LLM с инструментами LangChain и Retrieval‑Augmented Generation (RAG).