Запланируйте обучение в DeepSchool на следующий год с выгодой до 26%!
В январе мы планируем повышение цен, но сейчас можно успеть забронировать место по старым ценам и с новогодней скидкой!
Выбирайте 1 из вариантов:
В акции участвуют программы:
— DLOps (ранее «Деплой DL-сервисов») — как создавать и деплоить DL-сервисы. Старт 28 января
— LLM — полный цикл работы с LLM для ML/DL-инженеров. Старт 19 февраля
— CV Rocket — как решать сложные задачи в Computer Vision. Старт 10 марта
— LLM Pro — как проектировать и запускать сложные NLP-системы. Старт 1 апреля
— LLM Start — вход в LLM и автоматизацию для разработчиков и IT-специалистов без опыта в ML/DL. Старт 3 февраля
Успевайте внести предоплату до повышения цен и окончания скидок!
Переходите на сайт, выбирайте программу и присоединяйтесь к обучению в новом году!
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥14❤8👍4🍾2
Практические советы по работе с Docker
Docker — часть современного стека разработчика, поэтому важно уметь им пользоваться эффективно. В предыдущей статье рассказывали, как ускорить сборку и уменьшить размер Docker-образов.
В новой статье собрали больше практических советов по работе с Docker 🐳
Читайте новую статью по ссылке 🧑💻
🪔 DeepSchool
Docker — часть современного стека разработчика, поэтому важно уметь им пользоваться эффективно. В предыдущей статье рассказывали, как ускорить сборку и уменьшить размер Docker-образов.
В новой статье собрали больше практических советов по работе с Docker 🐳
Читайте новую статью по ссылке 🧑💻
💡Best practices по работе с docker и другими инструментами разработки рассказываем на курсе «Деплой DL-сервисов», который стартует в январе!
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
DeepSchool
Практические советы по работе с docker - DeepSchool
Рассказываем больше практических советов по работе с Docker
2🔥15❤10🐳6👍3🤝2
Если не успели сделать подарок
Напоминаем, что у нас есть специальные новогодние предложения и сегодня — последний день, когда ими можно воспользоваться🔔
Вы можете выбрать один из вариантов:
1️⃣ внести предоплату и зафиксировать скидку 20% на один курс, который стартует в 2026 году
2️⃣ или зафиксировать место предоплатой сразу на два курса, чтобы получить скидку 20% на первый и 26% на второй
В акции участвуют все наши основные программы:
- DLOps (раньше Деплой DL-сервисов) — как создавать и деплоить DL-сервисы. Старт 28 января
- LLM — полный цикл работы с LLM для ML/DL-инженеров. Старт 19 февраля
- CV Rocket — как решать сложные задачи в Computer Vision. Старт 10 марта
- LLM Pro — как проектировать и запускать сложные NLP-системы. Старт 1 апреля
- LLM Start — вход в LLM и автоматизацию для разработчиков и IT-специалистов без опыта в ML/DL. Старт 3 февраля
С этого года цены на программы подрастут, а сейчас вы можете забронировать за собой место по условиям 2025 года и со скидкой.
Если давно откладывали обучение или не могли совпасть с потоком, то это хорошая возможность вернуться к этому вопросу🎄
Выбирайте программу на сайте, изучайте подробности и записывайтесь!
Напоминаем, что у нас есть специальные новогодние предложения и сегодня — последний день, когда ими можно воспользоваться
Вы можете выбрать один из вариантов:
В акции участвуют все наши основные программы:
- DLOps (раньше Деплой DL-сервисов) — как создавать и деплоить DL-сервисы. Старт 28 января
- LLM — полный цикл работы с LLM для ML/DL-инженеров. Старт 19 февраля
- CV Rocket — как решать сложные задачи в Computer Vision. Старт 10 марта
- LLM Pro — как проектировать и запускать сложные NLP-системы. Старт 1 апреля
- LLM Start — вход в LLM и автоматизацию для разработчиков и IT-специалистов без опыта в ML/DL. Старт 3 февраля
С этого года цены на программы подрастут, а сейчас вы можете забронировать за собой место по условиям 2025 года и со скидкой.
Если давно откладывали обучение или не могли совпасть с потоком, то это хорошая возможность вернуться к этому вопросу
Выбирайте программу на сайте, изучайте подробности и записывайтесь!
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
deepschool.ru
Научитесь создавать и деплоить DL-сервисы за 4 месяца — DeepSchool
❤12🔥6🍾4
Приходите на обновлённый курс по деплою
Мы обновили программу курса «DLOps», который раньше назывался «Деплой DL-сервисов».
В программу добавили две новые лекции про Kubernetes: за них вы освоите основы k8s, которые нужны разработчику, и задеплоите своё демо-приложение с моделью при помощи Helm.
При этом «DLOps» остаётся курсом про то, как ML/DL-инженеру писать поддерживаемый код вне Jupyter-ноутбуков, оборачивать модели в сервисы, версионировать эксперименты и данные, настраивать CI/CD и автоматизировать рутину.
Вы освоите инженерные практики, которые позволяют отвечать за полный жизненный цикл модели, а не передавать её «дальше по цепочке»
🗓 DLOps стартует 28 января
Если оставите заявку до 18 января, то сможете присоединиться со скидкой 20%! 🔥
Переходите на сайт, изучайте программу и записывайтесь!
Мы обновили программу курса «DLOps», который раньше назывался «Деплой DL-сервисов».
В программу добавили две новые лекции про Kubernetes: за них вы освоите основы k8s, которые нужны разработчику, и задеплоите своё демо-приложение с моделью при помощи Helm.
При этом «DLOps» остаётся курсом про то, как ML/DL-инженеру писать поддерживаемый код вне Jupyter-ноутбуков, оборачивать модели в сервисы, версионировать эксперименты и данные, настраивать CI/CD и автоматизировать рутину.
Вы освоите инженерные практики, которые позволяют отвечать за полный жизненный цикл модели, а не передавать её «дальше по цепочке»
Если оставите заявку до 18 января, то сможете присоединиться со скидкой 20%! 🔥
Переходите на сайт, изучайте программу и записывайтесь!
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
deepschool.ru
Научитесь создавать и деплоить DL-сервисы за 4 месяца — DeepSchool
❤15🔥11👍8🤝1
How to: уменьшить Docker-образ
Docker помогает разработчику сохранить время и нервные клетки — упростить деплой приложения и сделать окружение воспроизводимым. В течение проекта большинство инженеров, работающих с Docker, сталкиваются с проблемой роста размера образа и времени его сборки.
В новом видео показываем, как уменьшить размер Docker-образа и ускорить его сборку.
Смотрите по ссылке: https://youtu.be/QwOI46dF1rw 👀
Docker помогает разработчику сохранить время и нервные клетки — упростить деплой приложения и сделать окружение воспроизводимым. В течение проекта большинство инженеров, работающих с Docker, сталкиваются с проблемой роста размера образа и времени его сборки.
В новом видео показываем, как уменьшить размер Docker-образа и ускорить его сборку.
Смотрите по ссылке: https://youtu.be/QwOI46dF1rw 👀
Практики из видео — часть инженерного подхода, которому мы учим на курсе «DLOps»: от написания сервисов и их контейнеризации до CI/CD, мониторинга и поддержки ML-сервисов.
Старт 28 января. Оставьте заявку до 18 января, чтобы записаться со скидкой 20%! ⚡️
YouTube
How to: уменьшить Docker-образ
Docker помогает разработчику сохранить время и нервные клетки — упростить деплой приложения и сделать окружение воспроизводимым. В течение проекта большинство инженеров, работающих с Docker, сталкиваются с проблемой роста размера образа и времени его сборки.…
❤13👍8🔥7🐳2😍1
Инструменты для деплоя DL-моделей
DL-инженеру уже недостаточно учить модели в Jupyter-тетрадках, чтобы соответствовать запросам индустрии. Важно уметь доводить их до пользователей. В этот четверг на открытой онлайн-лекции мы покажем, как выглядит путь модели после обучения!
На лекции вы узнаете:
- когда стоит использовать Jupyter-ноутбуки, а когда нет
- как подготовить репозиторий моделинга
- варианты конвертации модели
- как обернуть инференс в http-приложение
- чем помогает Model Serving
- как деплоят приложения и автоматизируют этот процесс
А в конце представим курс «DLOps». Это программа про то, как ML/DL-инженеру писать поддерживаемый код вне Jupyter-ноутбуков, оборачивать модели в сервисы, версионировать эксперименты и данные, настраивать CI/CD и автоматизировать рутину. Всем участникам лекции подарим скидки на обучение!🔥
🙋♂️Спикеры лекции:
— Дмитрий Раков — руководитель ML в НИИАС, делает perception-алгоритмы для беспилотных поездов
— Тимур Фатыхов — основатель DeepSchool, ex Lead CV Engineer KoronaPay
⏰Дата и время: 22 января, чт, 18:00 МСК
Регистрируйтесь по ссылке и до встречи в четверг вечером!
DL-инженеру уже недостаточно учить модели в Jupyter-тетрадках, чтобы соответствовать запросам индустрии. Важно уметь доводить их до пользователей. В этот четверг на открытой онлайн-лекции мы покажем, как выглядит путь модели после обучения!
На лекции вы узнаете:
- когда стоит использовать Jupyter-ноутбуки, а когда нет
- как подготовить репозиторий моделинга
- варианты конвертации модели
- как обернуть инференс в http-приложение
- чем помогает Model Serving
- как деплоят приложения и автоматизируют этот процесс
А в конце представим курс «DLOps». Это программа про то, как ML/DL-инженеру писать поддерживаемый код вне Jupyter-ноутбуков, оборачивать модели в сервисы, версионировать эксперименты и данные, настраивать CI/CD и автоматизировать рутину. Всем участникам лекции подарим скидки на обучение!
🙋♂️Спикеры лекции:
— Дмитрий Раков — руководитель ML в НИИАС, делает perception-алгоритмы для беспилотных поездов
— Тимур Фатыхов — основатель DeepSchool, ex Lead CV Engineer KoronaPay
⏰Дата и время: 22 января, чт, 18:00 МСК
Регистрируйтесь по ссылке и до встречи в четверг вечером!
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤15👍7🔥5🐳3🤝2
Алгоритмы подбора гиперпараметров для моделей
Настройка гиперпараметров — надёжный метод повысить метрики обучаемой модели. Для этой задачи разработано множество алгоритмов, каждый из которых использует свою стратегию поиска гиперпараметров. О нескольких популярных алгоритмах сегодня и расскажем.🕵🏻♂️
В новой статье:
- напоминаем базу — принцип работы алгоритмов Grid Search и Random Search
- рассказываем, как улучшить Random Search при помощи Sobol/Halton sequences
- разбираем два основных алгоритма из Optuna: Tree-structured Parzen Estimator (TPE) и Covariance Matrix Adaptation Evolution Strategy (CMA-ES)
А ещё в конце статьи оставили таблицу-шпаргалку со сценариями использования разобранных алгоритмов.
Читайте новую статью по ссылке!👈
🪔 DeepSchool
Настройка гиперпараметров — надёжный метод повысить метрики обучаемой модели. Для этой задачи разработано множество алгоритмов, каждый из которых использует свою стратегию поиска гиперпараметров. О нескольких популярных алгоритмах сегодня и расскажем.🕵🏻♂️
В новой статье:
- напоминаем базу — принцип работы алгоритмов Grid Search и Random Search
- рассказываем, как улучшить Random Search при помощи Sobol/Halton sequences
- разбираем два основных алгоритма из Optuna: Tree-structured Parzen Estimator (TPE) и Covariance Matrix Adaptation Evolution Strategy (CMA-ES)
А ещё в конце статьи оставили таблицу-шпаргалку со сценариями использования разобранных алгоритмов.
Читайте новую статью по ссылке!👈
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
DeepSchool
Алгоритмы подбора гиперпараметров для моделей - DeepSchool
Разбираем принципы работы популярных алгоритмов
2❤21🔥10👍5🐳5🤝1
Осталось 3 часа до лекции по DLOps!
Сегодня Дмитрий Раков и Тимур Фатыхов покажут, как выглядит путь модели после обучения!
На лекции вы узнаете:
- когда стоит использовать Jupyter-ноутбуки, а когда нет
- как подготовить репозиторий моделинга
- варианты конвертации модели
- как обернуть инференс в http-приложение
- чем помогает Model Serving
- как деплоят приложения и автоматизируют этот процесс
А в конце представим курс «DLOps» и подарим скидки на обучение✨
Регистрируйтесь и приходите сегодня в 18:00 МСК!
Сегодня Дмитрий Раков и Тимур Фатыхов покажут, как выглядит путь модели после обучения!
На лекции вы узнаете:
- когда стоит использовать Jupyter-ноутбуки, а когда нет
- как подготовить репозиторий моделинга
- варианты конвертации модели
- как обернуть инференс в http-приложение
- чем помогает Model Serving
- как деплоят приложения и автоматизируют этот процесс
А в конце представим курс «DLOps» и подарим скидки на обучение✨
Регистрируйтесь и приходите сегодня в 18:00 МСК!
deepschool.ru
Инструменты для деплоя DL-моделей
Расскажем, как донести модель до пользователя и о других инженерных практиках
🔥12❤7👍6
Научитесь создавать и деплоить DL-сервисы
Вчера на лекции мы представили новый поток курса «DLOps» и приглашаем на него вас!
Мы обновили программу и добавили две новые лекции про Kubernetes: вы освоите основы k8s, которые нужны разработчику, и задеплоите своё демо-приложение с моделью при помощи Helm.
Кроме этого на курсе вы научитесь:
➖писать код для обучения моделей «по фэншую»
➖конвертировать модели в JIT и ONNX
➖версионировать данные, эксперименты и модели
➖автоматизировать рутину и быть уверенным в своём коде
➖писать веб-сервисы на FastAPI
➖собирать приложения с помощью Docker
➖сервить модели с NVIDIA Triton
➖тестировать веб-сервисы и подменять зависимости при помощи DI
➖настраивать CI/CD и деплоить веб-сервисы на удалённые машины «по кнопке» при помощи ansible и k8s
➖мониторить веб-приложения при помощи Prometheus и Grafana
После каждой лекции вас ждет домашнее задание, а в конце курса — проект, где можно применить все полученные навыки.
На протяжении всего обучения вас будут поддерживать опытные инженеры: ревьюить ваш код, отвечать на вопросы во время лекций, на Q&A-сессиях и в чате.
🚀 Курс стартует 28 января, а до 27 января вы можете записаться со скидкой 5%!
Изучайте подробности о программе и спикерах и присоединяйтесь к обучению.
Если возникают вопросы, пишите нам в поддержку в Телеграм!
Вчера на лекции мы представили новый поток курса «DLOps» и приглашаем на него вас!
Мы обновили программу и добавили две новые лекции про Kubernetes: вы освоите основы k8s, которые нужны разработчику, и задеплоите своё демо-приложение с моделью при помощи Helm.
Кроме этого на курсе вы научитесь:
➖писать код для обучения моделей «по фэншую»
➖конвертировать модели в JIT и ONNX
➖версионировать данные, эксперименты и модели
➖автоматизировать рутину и быть уверенным в своём коде
➖писать веб-сервисы на FastAPI
➖собирать приложения с помощью Docker
➖сервить модели с NVIDIA Triton
➖тестировать веб-сервисы и подменять зависимости при помощи DI
➖настраивать CI/CD и деплоить веб-сервисы на удалённые машины «по кнопке» при помощи ansible и k8s
➖мониторить веб-приложения при помощи Prometheus и Grafana
После каждой лекции вас ждет домашнее задание, а в конце курса — проект, где можно применить все полученные навыки.
На протяжении всего обучения вас будут поддерживать опытные инженеры: ревьюить ваш код, отвечать на вопросы во время лекций, на Q&A-сессиях и в чате.
🚀 Курс стартует 28 января, а до 27 января вы можете записаться со скидкой 5%!
Изучайте подробности о программе и спикерах и присоединяйтесь к обучению.
Если возникают вопросы, пишите нам в поддержку в Телеграм!
deepschool.ru
Научитесь создавать и деплоить DL-сервисы за 4 месяца — DeepSchool
❤10🔥6👍5🐳1👻1🤝1
Как устроены LLM и как с ними работать
19 февраля стартует новый поток нашего курса по LLM для ML/DL-инженеров, программы про полный цикл работы с большими языковыми моделями.
Если хотите разобраться, как устроены современные LLM, как их обучать, запускать и оптимизировать — записывайтесь на обучение!
Вы разберётесь в теории, научитесь дообучению, элайменту, построению RAG, агентских систем и инференсу LLM.
Запишитесь в лист ожидания до 8 февраля, чтобы первыми занять место и получить скидки до 20%.
Изучайте подробности о программе и спикерах и оставляйте заявку на новый поток!
По всем вопросам пишите нам в поддержку @deepschool_support
19 февраля стартует новый поток нашего курса по LLM для ML/DL-инженеров, программы про полный цикл работы с большими языковыми моделями.
Если хотите разобраться, как устроены современные LLM, как их обучать, запускать и оптимизировать — записывайтесь на обучение!
Вы разберётесь в теории, научитесь дообучению, элайменту, построению RAG, агентских систем и инференсу LLM.
Запишитесь в лист ожидания до 8 февраля, чтобы первыми занять место и получить скидки до 20%.
Изучайте подробности о программе и спикерах и оставляйте заявку на новый поток!
По всем вопросам пишите нам в поддержку @deepschool_support
deepschool.ru
LLM Курс | DeepSchool
Промптинг, дообучение, RAG, агенты и деплой — освойте полный цикл работы с LLM при поддержке опытных инженеров
❤9👍3🔥3
Агенты vs чат-боты
Технологии вокруг LLM развиваются быстро, и некоторые термины могут вызывать путаницу, как, например, «агенты» и «чат-боты».
В новой статье рассказываем, чем отличаются эти понятия, как устроена архитектура агента и как он работает.
Читайте новую статью по ссылке!
Технологии вокруг LLM развиваются быстро, и некоторые термины могут вызывать путаницу, как, например, «агенты» и «чат-боты».
В новой статье рассказываем, чем отличаются эти понятия, как устроена архитектура агента и как он работает.
Читайте новую статью по ссылке!
Разобраться с агентами и LLM можно на нашем курсе, который стартует 19 февраля. Запишитесь в лист ожидания до 8 февраля, чтобы первыми занять место и получить скидки до 20%🔥
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
DeepSchool
Агенты vs Чат-боты - DeepSchool
Различия агентов и чат-ботов
❤14👍7🔥5
DeepSchool Digest⚡
Первый дайджест в 2026 году!🎄
ClearML Agent: обучение модели в Google Colab — рассказали о компоненте ClearML Agent фреймворка ClearML, который позволяет отправлять задачи в очередь и исполнять их на удалённых машинах
Ruff: современный и быстрый linter + formatter для Python — пример внедрения в проект линтера, написанного на Rust
Практические советы по работе с Docker — собрали советы по работе Docker от практикующих инженеров.
How to: уменьшить Docker-образ — показали на практике, как уменьшить размер Docker-образа и ускорить его сборку
Алгоритмы подбора гиперпараметров для моделей — разобрали несколько алгоритмов подбора гиперпараметров: от базовых Grid Search и Random Search, до продвинутых Tree-structured Parzen Estimator и Covariance Matrix Adaptation Evolution Strategy
Агенты vs чат-боты — рассказали, чем отличаются эти понятия, как устроена архитектура агента и как он работает.
Первый дайджест в 2026 году!
ClearML Agent: обучение модели в Google Colab — рассказали о компоненте ClearML Agent фреймворка ClearML, который позволяет отправлять задачи в очередь и исполнять их на удалённых машинах
Ruff: современный и быстрый linter + formatter для Python — пример внедрения в проект линтера, написанного на Rust
Практические советы по работе с Docker — собрали советы по работе Docker от практикующих инженеров.
How to: уменьшить Docker-образ — показали на практике, как уменьшить размер Docker-образа и ускорить его сборку
Алгоритмы подбора гиперпараметров для моделей — разобрали несколько алгоритмов подбора гиперпараметров: от базовых Grid Search и Random Search, до продвинутых Tree-structured Parzen Estimator и Covariance Matrix Adaptation Evolution Strategy
Агенты vs чат-боты — рассказали, чем отличаются эти понятия, как устроена архитектура агента и как он работает.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥22❤9👍8🤝1