Llama: сценарии использования на русском — курс Llama Cookbook

Курс из программы Llama Cookbook (Мета Лама) на русском языке. Первые 3 урока бесплатно, без VPN.

Официальный курс Meta Llama в переводе на русский язык, для продвинутых. Открывается без VPN: все уроки, видео и субтитры уже переведены и лежат на нашей платформе. 32 урока, первые 3 бесплатно, дальше разовая оплата без подписки.

Уровень: Продвинутый. Длительность: около 160 минут. Формат: текст с примерами.

Коротко о курсе

• Стоимость: первые 3 урока бесплатно, весь курс в доступе к курсам Meta Llama за 1490 руб или во всех курсах платформы за 4900 руб, разово, без подписки
• Объём: 32 урока, около 160 минут
• Формат: онлайн в своём темпе, текстовые уроки с примерами
• Старт: сразу, без расписания и без VPN
• Документ: именной сертификат AI University с номером и QR-кодом

Начать бесплатно: урок 1

Уроки курса

Первые 3 урока доступны бесплатно. Для продолжения потребуется доступ к платформе. Субтитры на русском и английском языках.

1. 01.Ключевые слова для финансового отчётаБесплатно~5 мин
2. 02.Пошаговый разборБесплатно~5 мин
3. 03.Готовим данныеБесплатно~5 мин
4. 04.Чистим разметку и собираем векторную базу~5 мин
5. 05.Настраиваем RAG и проверяем, что поиск находит нужное~5 мин
6. 06.Готовим PDF к обработке~5 мин
7. 07.Пишем сценарий подкаста по тексту~5 мин
8. 08.Переписываем сценарий для живой речи~5 мин
9. 09.Озвучиваем подкаст через TTS~5 мин
10. 10.Заметки об экспериментах с TTS~5 мин
11. 11.Вызов инструментов: основы~5 мин
12. 12.Вызов инструментов: Llama ищет различия между статьями~5 мин
13. 13.AutoGen: агенты играют в шахматы с инструментами~5 мин
14. 14.ReAct-агент с нуля на LangGraph~5 мин
15. 15.Агентный RAG на LlamaIndex: движок-маршрутизатор~5 мин
16. 16.Вызов функций в LangChain~5 мин
17. 17.Ассистент Google Календаря на Llama 3.2 3B~5 мин
18. 18.Оценки на синтетических данных и замер галлюцинаций~5 мин
19. 19.Анализ научных статей с Llama 4~5 мин
20. 20.Браузерный агент на Llama 4~5 мин
21. 21.Чат-бот, который помнит историю переписки~5 мин
22. 22.Text-to-SQL на Llama 3.3: быстрая демонстрация~5 мин
23. 23.Чат-бот на Llama 3 с RAG~5 мин
24. 24.RAG-пайплайны на MongoDB, Llama 3 и моделях Hugging Face~5 мин
25. 25.Чат-бот для Messenger на Llama 3~5 мин
26. 26.Чат-бот для WhatsApp на Llama 3~5 мин
27. 27.Извлекаем данные из счетов-фактур~5 мин
28. 28.Документация для всей кодовой базы~5 мин
29. 29.Автоматическая сортировка задач в GitHub с Llama~5 мин
30. 30.Парсер структурированных документов: первые шаги~5 мин
31. 31.Краткое содержание длинных текстов по частям~5 мин
32. 32.Демо-приложение на Llama: что оно умеет~5 мин

О курсе

Llama: сценарии использования рассчитаны на разработчиков продвинутого уровня, которые уже умеют запускать модели Llama и теперь хотят увидеть, как из них собираются законченные прикладные решения. Материал состоит из 32 текстовых уроков примерно на 160 минут. Это официальные примеры Meta Llama на русском языке, открываются они без VPN, первые три урока можно прочитать бесплатно.

Несколько уроков образуют сквозные проекты, которые стоит читать последовательно. Один из них посвящён RAG по документам: подготовка данных, очистка разметки и сборка векторной базы, настройка поиска и проверка того, что он находит нужные фрагменты, плюс подбор ключевых слов для финансового отчёта. Другой показывает, как превратить PDF в подкаст: подготовить файл, написать сценарий по тексту, переписать его под живую речь и озвучить через TTS, с заметками об экспериментах с синтезом речи.

Большая группа примеров касается агентов и вызова инструментов. Вы увидите основы tool calling, агента, который ищет различия между статьями, шахматную партию агентов на AutoGen, ReAct-агента с нуля на LangGraph, агентный RAG с маршрутизатором на LlamaIndex, вызов функций в LangChain, ассистента Google Календаря на компактной Llama 3.2 3B и браузерного агента на Llama 4. Отдельно разобраны оценки на синтетических данных и замер галлюцинаций, без которых сложно понять, готов ли агент к работе с реальными пользователями. Есть и пример анализа научных статей с Llama 4, полезный для исследовательских задач.

Остальные уроки удобно открывать по мере надобности: Text-to-SQL на Llama 3.3, чат-боты с памятью и с RAG, боты для Messenger и WhatsApp, RAG-пайплайны на MongoDB, извлечение данных из счетов-фактур, документация для кодовой базы, сортировка задач в GitHub, парсер структурированных документов и пересказ длинных текстов по частям. После работы с этими сценариями вы сможете собирать RAG по PDF и финансовым документам, делать Text2SQL, чат-ботов и подкасты из документов, строить агентов на AutoGen и LangGraph и проектировать мультимодальный RAG с векторной базой. Это логичное продолжение для тех, кто прошёл вводную часть по Llama и ищет практический курс по агентам и RAG с разобранным кодом.

Вопросы о курсе

Полезные гиды

• Бесплатные курсы по ИИ и нейросетям: обучение с нуля на русском
• Как создать ИИ-агента: курсы и пошаговый путь на русском