Скачать AI Developer на Python: LLM в реальных приложениях - Перминов (2026)

[bart]

AI Developer на Python: LLM в реальных приложениях​

Автор: Stepik / Илья Перминов

Если вы пишете на Python и хотите, чтобы ваши сервисы понимали текст, разбирали документы и осмысленно отвечали пользователям, этот курс Ильи Перминова поможет перейти от экспериментов с чат-ботом к рабочей AI-функции в продакшене. Основное внимание уделено инженерной стороне: обращения к модели не должны падать, расходовать лишний бюджет и мешать работе остального бэкенда.

Главная ценность курса — сквозной проект. Вместо разрозненных примеров вы шаг за шагом собираете один рабочий сервис на FastAPI. В него по очереди добавляются клиент для модели, управление контекстом, валидация ответов, инструменты, обработка файлов, API, тесты и контейнеризация.

Курс подойдёт тем, кто уверенно владеет Python и хочет освоить AI Development без математики машинного обучения. Это хорошая подготовка к изучению RAG, AI-агентов и MCP.

Курс полностью практический. На Python вы освоите работу с API языковых моделей, научитесь делать AI-функции устойчивыми к сбоям, подключать к модели инструменты и обрабатывать документы и изображения. В итоге у вас будет полноценный AI Backend на FastAPI. Вы пройдёте весь путь от первого запроса к модели до тестирования, защиты и запуска приложения.

Чему вы научитесь:

• Определять, какие задачи стоит решать с помощью LLM, а где надежнее использовать обычную бизнес-логику.
• Работать с API современных языковых и мультимодальных моделей из Python.
• Понимать ограничения LLM и учитывать размер контекста, задержку и стоимость запросов.
• Создавать надежный LLM Client с таймаутами, повторными запросами и обработкой ошибок.
• Проектировать системные инструкции, промпты и контекст для AI-функций.
• Создавать чат с управляемой историей диалога и потоковой передачей ответов.
• Получать структурированные ответы от модели и валидировать их с помощью JSON Schema и Pydantic.
• Подключать к модели Python-инструменты и контролировать их безопасное выполнение.
• Извлекать и анализировать данные из PDF, DOCX, таблиц и изображений.
• Создавать типизированный AI API на FastAPI и интегрировать AI-функции в backend-приложения.
• Тестировать AI-функции и проверять работу приложения без постоянных реальных запросов к модели.
• Настраивать логирование, контролировать стоимость запросов и учитывать основные риски безопасности.
• Подготавливать AI-приложение к запуску и развертывать его с помощью Docker.

AI постепенно становится обычной частью серверной разработки. Языковые и мультимодальные модели встраивают в чаты и ассистенты. Их используют для анализа документов и изображений, для извлечения и классификации данных, для автоматизации процессов и для новых функций в уже работающих продуктах.

Курс посвящён прикладной разработке AI-приложений на Python. Обучать нейронные сети и углубляться в математику Machine Learning здесь не придётся. Вместо этого вы разберётесь, как работать с готовыми LLM и мультимодальными моделями и как встраивать их в реальные backend-системы.

Весь курс строится вокруг одного проекта — полноценного AI Backend на FastAPI, который создаётся шаг за шагом. Сначала вы отправите первый запрос к модели и разработаете надёжный LLM Client. Затем научитесь управлять промптами и контекстом, получать структурированные ответы, подключать Python-инструменты и работать с документами и изображениями. В завершение вы реализуете потоковую передачу ответов и API.

Отдельно разбираются темы, без которых не обходится реальная разработка: обработка ошибок, таймауты и повторные запросы, тестирование AI-функций, логирование, контроль стоимости, безопасность и подготовка приложения к запуску в Docker.

Цель курса не ограничивается отправкой запросов к LLM API. После обучения вы будете понимать, как проектировать AI-функции как полноценную часть backend-приложения и когда использование LLM действительно оправдано. Вы также узнаете, какие ограничения нужно учитывать и как сделать работу с моделью надёжной, контролируемой и удобной для развития проекта.

Для кого этот курс:

• Python-разработчикам, которые хотят освоить разработку AI-приложений
• Backend-разработчикам на FastAPI, Django и других Python-фреймворках
• Разработчикам, которые хотят добавить AI-функции в существующие продукты
• Тем, кто хочет перейти в направление AI Development
• Разработчикам, которые планируют дальше изучать RAG, AI-агентов, LangGraph и MCP

Начальные требования:

• Уверенно владеть основами Python
• Понимать основы HTTP и REST API

Опыт работы с AI, Machine Learning и нейронными сетями не нужен.

Как проходит обучение — каждый модуль включает:

• Короткие теоретические уроки без лишней математики
• Практические примеры на Python
• Разбор архитектурных решений и типичных ошибок
• Развитие сквозного AI Backend
• Практические задания для закрепления материала

Программа:
Курс состоит из шести модулей.

1. Основы AI-разработки и надежный LLM-клиент:

• Что создает AI Developer?
• Первый запрос к модели
• Как работает LLM на уровне, необходимом разработчику
• Сообщения и параметры запроса
• Конфигурация и секреты
• Делаем надежный LLM Client

2. Инструкции, контекст и AI-диалоги:

• Проектирование инструкций и контекста
• Шаблоны и версии промптов
• Чат с историей: сессии и изоляция
• Управление размером истории
• Потоковая генерация
• Проверка промптов и диалогов

3. Структурированные ответы и безопасный вызов инструментов:

• От свободного текста к контракту данных
• Структурированные ответы и JSON Schema
• Pydantic и валидация AI-ответов
• Практические AI-функции
• Вызов инструментов
• Реестр и выполнение инструментов
• Безопасность действий
• Большое ревью и рефакторинг проекта

4. Документы, таблицы и изображения:

• Безопасная работа с файлами
• Извлечение текста из документов
• Табличные данные
• Изображения и Vision LLM
• Большие документы без RAG
• Проектирование Document AI Service
• Итоговые сценарии и проверка

5. AI-бэкенд на FastAPI:

• От консольного приложения к FastAPI
• Типизированные AI эндпоинты и ошибки
• Chat API и сессии
• Потоковые ответы через SSE
• Загрузка и анализ файлов
• Тестирование AI API

6. Надежность, качество и выпуск AI Backend:

• Финальное ревью проекта
• Docker и воспроизводимый запуск
• Финальная демонстрация и защита
• Проверка качества и защита от регрессий
• Безопасность итогового приложения
• Надежность и ресурсные ограничения
• Логи и метрики AI-приложения

Об авторе — Илья Перминов:

• Занимается веб-разработкой с 2006 года
• Преподаватель месяца на Stepik — январь 2026
• Автор курсов: FastAPI для начинающих (победитель — лучший платный курс), Продвинутый FastAPI для продолжающих, Полный курс по FastAPI: от новичка до профессионала

Для кого подойдёт:

• Python-программистам, которым нужно встроить LLM в рабочий сервис
• Backend-разработчикам, которые хотят уверенно проектировать AI-эндпоинты на FastAPI
• Тем, кто планирует перейти в направление AI Development
• Разработчикам, которые готовятся к изучению RAG, AI-агентов, LangGraph и MCP

Что получите:

• Сквозной проект AI Backend на FastAPI с запуском в Docker
• Навык создания надёжного LLM Client с таймаутами, повторными запросами и обработкой ошибок
• Умение получать от модели структурированные данные и валидировать их через JSON Schema и Pydantic
• Опыт обработки PDF, DOCX, таблиц и изображений с помощью LLM и Vision LLM
• Практику тестирования, логирования, контроля стоимости и безопасности AI-приложений

Продажник:

Для просмотра вы должны войти или зарегистрироваться.

Скачать: