Nasz autorski projekt szkoleniowo stażowy dla Testera manualno-automatyzującego START 20 lutego 2026! Zostało ostatnie miejsce!
Quality-Island

POPRAWKA1 Tworzenie modeli LLM - szkolenie praktyczne

Tworzenie modeli LLM przestaje być domeną wyłącznie zespołów badawczych. Coraz więcej organizacji chce rozumieć, jak działają duże modele językowe, jak je dostosowywać do własnych danych i jak kontrolować ich jakość. To szkolenie pokazuje, jak podejść do budowy i dostosowywania modeli LLM w sposób techniczny i projektowy, z uwzględnieniem jakości, kosztów i ryzyk.

Termin gwarantowany
Tworzenie modeli LLM – szkolenie praktyczne

Pierwotna cena wynosiła: 2699,00 PLN.Aktualna cena wynosi: 1699,00 PLN.

  • Widoczna cena nie zawiera VAT(23%)
  • Certyfikat ukończenia
  • Dodatkowe materiały po szkoleniu
  • 30 dniowe wsparcie szkoleniowca
  • Praktyczne zadania
  • Możliwość płatności w ratach (umowa bezpośrednio z Quality Island) – Pobierz wzór umowy

7 w magazynie (może być zamówiony)

Stacjonarnie czy online?
Wybierz datę
Zobacz opinie o szkoleniu
Organizacja Dla kogo Czego się nauczysz Jak pracujemy Atuty szkoleń Wymagania wstępne Program kursu Możliwości finansowania Kroki FAQ

LLM są dziś fundamentem chatbotów, agentów AI i systemów wspierających decyzje. Wiele zespołów korzysta z gotowych API, ale nie rozumie, co dzieje się pod spodem. Brakuje kompetencji związanych z:

  • architekturą modeli językowych,
  • fine tuningiem i dostosowaniem do danych domenowych,
  • oceną jakości i stabilności modelu,
  • zarządzaniem kosztami oraz infrastrukturą.

Tworzenie modeli LLM w kontekście projektów IT to nie tylko trenowanie modelu od zera. To decyzje dotyczące wyboru modelu bazowego, sposobu dostosowania, walidacji wyników i wdrożenia w środowisku produkcyjnym.

Podczas szkolenia uczestnicy uczą się, jak podejść do budowy i adaptacji modeli LLM w sposób kontrolowany. Omawiamy zarówno aspekty techniczne, jak i jakościowe. Pokazujemy, jak współpracują ze sobą role developerskie, QA i DevOps w projektach opartych o LLM.

Organizacja

  • 2 dni (2 x 8 h) w godzinach 8:00-16:00
  • Dodatkowe materiały po szkoleniu
  • Certyfikat uczestnictwa
  • Nagranie z całego szkolenia (dodatkowo płatne)
  • 30 dniowe wsparcie ekspertów
  • Praktyczne zadania
  • Wieloletni praktyk, ekspert w obszarze testów
  • Forma szkolenia
    Szkolenie realizowane jest online (na żywo, na profesjonalnej platformie do pracy zdalnej ClickMeeting) lub stacjonarnie, w zależności od wybranego terminu. W obu przypadkach pracujemy warsztatowo, z aktywnym udziałem uczestników. Dostępne w formule otwartej oraz zamkniętej dla firm.
  • Czas trwania
    Szkolenie trwa 2 dni (ok. 8 godzin pracy warsztatowej), z przerwami. Skupiamy się na konkretach, bez „rozciągania programu”.
  • Poziom
    Szkolenie jest przeznaczone dla poziomu junior → mid (możemy również przygotować szkolenie na poziomie expert)
    Szkolenie jest odpowiednie dla osób, które chcą zrozumieć proces tworzenia i dostosowywania modeli LLM, niezależnie od tego, czy wcześniej pracowały z AI w sposób praktyczny.

Dla kogo

To szkolenie jest dla Ciebie, jeśli:

  • jesteś developerem i chcesz rozumieć, jak budować i dostosowywać modele LLM,

  • pracujesz jako QA i odpowiadasz za jakość systemów opartych o modele językowe,

  • jesteś testerem i chcesz lepiej rozumieć architekturę LLM, aby świadomie je testować,

  • pracujesz w DevOps i odpowiadasz za wdrożenie oraz infrastrukturę dla modeli AI,

  • jesteś analitykiem i uczestniczysz w projektach wykorzystujących LLM.

To szkolenie nie jest dla Ciebie, jeśli:

  • szukasz kursu czysto akademickiego z matematycznych podstaw deep learning,

  • oczekujesz prostych integracji API bez zrozumienia architektury modelu,

  • interesuje Cię wyłącznie korzystanie z gotowych narzędzi bez zrozumienia ich działania.

Czego się nauczysz

Po szkoleniu będziesz potrafić:

  • rozumieć architekturę dużych modeli językowych,

  • wybierać model bazowy odpowiedni do kontekstu projektu,

  • przygotowywać dane do fine tuningu,

  • oceniać jakość i stabilność modelu LLM,

  • analizować koszty trenowania i utrzymania modelu,

  • projektować proces walidacji modelu przed wdrożeniem,

  • rozumieć współpracę między zespołem developerskim, QA i DevOps w projekcie LLM.

Jak pracujemy

To szkolenie ma formę warsztatową. Pracujesz, testujesz i popełniasz błędy tu i teraz, dokładnie tak, jak w realnym projekcie.

Nasze podejście:

  • >80% praktyki – minimum teorii, tylko tyle, ile trzeba, żeby rozumieć dlaczego coś robimy,

  • Pracujemy na przykładach modeli open source i scenariuszach projektowych.

  • Analizujemy architekturę modeli krok po kroku.

  • Pokazujemy proces dostosowania modelu do konkretnego problemu.

  • Omawiamy realne błędy i ograniczenia.

Atuty szkoleń

01

Praktyka zamiast teorii

Szkolenia prowadzą praktycy, którzy na co dzień pracują z jakością i testami.
Zero „hello world”, realne przypadki i problemy z projektów.

02

Elastyczne formy płatności

Raty 0%, płatność odroczona lub dofinansowanie z BUR.
Pomagamy dobrać najlepszą opcję, bez presji i zbędnych formalności.

03

Certyfikat potwierdzający realne kompetencje

Po szkoleniu otrzymujesz certyfikat w języku angielskim, możliwy do udostępnienia rekruterom i pracodawcom.
Zakres certyfikatu jasno opisuje zdobyte umiejętności.

04

Profesjonalna forma online

Interaktywne zajęcia na stabilnej platformie:
współdzielenie ekranu, Q&A, nagrania, materiały i aktywny kontakt z trenerem.

05

Wsparcie po szkoleniu

Nie zostawiamy Cię samego po ostatnim slajdzie.
Masz pytania po szkoleniu? Możesz do nas wrócić z konkretnym problemem.

06

Gwarancja zadowolenia

Jeśli szkolenie nie spełni Twoich oczekiwań, porozmawiamy.
A jeśli masz uzasadnione zastrzeżenia, zwracamy pieniądze.

Wymagania wstępne

  • podstawowa wiedza z zakresu programowania

  • zrozumienie działania API i pracy z danymi

  • doświadczenie w projekcie IT

  • własny laptop z dostępem do internetu

  • nie wymagamy zaawansowanej wiedzy matematycznej z zakresu deep learning

Program kursu

  • ewolucja modeli językowych od n-gramów do Transformerów

  • czym są duże modele językowe i dlaczego skala ma znaczenie

  • modele generatywne vs modele klasyfikacyjne

  • przykłady zastosowań LLM w biznesie: chatboty, analiza dokumentów, wsparcie developerów

  • ograniczenia LLM i ryzyka projektowe

  • czym jest architektura Transformer i dlaczego zastąpiła RNN

  • mechanizm self-attention i jego rola w rozumieniu kontekstu

  • tokenizacja tekstu i jej wpływ na działanie modelu

  • embeddingi jako reprezentacja znaczenia tekstu

  • długość kontekstu i jej konsekwencje projektowe

  • różnice między modelami komercyjnymi i open source

  • modele zamknięte vs modele dostępne do lokalnego uruchomienia

  • porównanie parametrów: liczba parametrów, kontekst, wydajność

  • kryteria wyboru modelu do projektu

  • koszty licencyjne i infrastrukturalne

  • przegląd ekosystemu Hugging Face

  • biblioteka Transformers i jej struktura

  • podstawy pracy z PyTorch w kontekście LLM

  • uruchamianie środowiska w Google Colab

  • zarządzanie zależnościami i wersjami modeli

  • pobieranie modelu z repozytorium

  • konfiguracja modelu do generowania tekstu

  • parametry generowania: temperatura, max tokens, top-p

  • różnice między inference lokalnym a chmurowym

  • monitorowanie kosztów i zużycia zasobów

  • czyszczenie danych tekstowych

  • usuwanie szumu i danych niepożądanych

  • tokenizacja i dopasowanie do modelu bazowego

  • tworzenie zestawów treningowych i walidacyjnych

  • batching i zarządzanie pamięcią GPU

  • wybór strategii fine tuningu

  • konfiguracja hiperparametrów

  • uruchomienie procesu trenowania

  • monitorowanie postępu i utraty jakości

  • zapis i wersjonowanie wytrenowanego modelu

  • dobór metryk do typu zadania

  • analiza jakości generowanego tekstu

  • testy regresyjne dla modeli językowych

  • walidacja na danych spoza zbioru treningowego

  • identyfikacja przeuczenia i degradacji modelu

  • wystawienie modelu jako usługi API

  • komunikacja backend z modelem

  • integracja z interfejsem użytkownika

  • obsługa kontekstu w rozmowie chatbotowej

  • zarządzanie błędami i fallbackami

  • optymalizacja modeli: quantization, pruning

  • skalowanie w środowisku produkcyjnym

  • zarządzanie kosztami operacyjnymi

  • ochrona danych wejściowych i wyjściowych

  • monitoring działania modelu i wykrywanie anomalii

Wiele możliwości finansowania szkoleń i kursów

01

Środki własne

Opłać szkolenie od razu, szybko i bez formalności.
Przelew online, BLIK lub karta. Bez prowizji i ukrytych kosztów.

02

Płatność ratalna

Rozłóż płatność na raty 0%, bez dodatkowych opłat.
Każdą kwotę powyżej 2000 zł możesz podzielić nawet na 6 rat.

03

Odroczona płatność

Zapisz się dziś, zapłać dopiero za 3 miesiące.
Elastyczne podejście. W razie potrzeby możemy czasowo wstrzymać płatność.

04

Dofinansowanie Z BUR

Szkolenie może być objęte dofinansowaniem w ramach BUR, zazwyczaj 50-80% kosztów.
Pomagamy sprawdzić możliwości i prowadzimy przez formalności krok po kroku.

Czytaj więcej

Szkolenie w 5 krokach

Prosty zapis na szkolenie

Wybierasz termin szkolenia i zapisujesz się w kilka sekund.
Bez skomplikowanych formularzy i zbędnych formalności.

Wybór formy płatności

Decydujesz, jak chcesz zapłacić:
jednorazowo, w ratach 0%, z odroczoną płatnością lub z dofinansowaniem (np. BUR).
Jeśli trzeba, pomagamy dobrać najlepszą opcję.

Przygotowanie do szkolenia

Przed szkoleniem otrzymujesz informacje organizacyjne i wskazówki techniczne.
Dzięki temu wchodzisz na szkolenie przygotowany, bez stresu i improwizacji.

Udział w szkoleniu (praktyka)

Szkolenie ma charakter intensywnie warsztatowy. Uczestnicy pracują na własnych laptopach i krok po kroku przechodzą przez proces pracy z modelami LLM – od wczytania gotowego modelu, przez przygotowanie danych, aż po fine tuning i ocenę jakości. Każdy moduł teoretyczny jest natychmiast przekładany na ćwiczenie praktyczne, dzięki czemu wiedza nie pozostaje na poziomie koncepcji, lecz staje się realną umiejętnością projektową.

Materiały i dalsze wsparcie

Po szkoleniu otrzymujesz materiały oraz certyfikat.
Opcjonalnie możesz dokupić nagranie szkolenia i wracać do materiału, kiedy chcesz.
W razie pytań, jesteśmy dostępni także po zakończeniu szkolenia.

Najczęściej zadawane pytania

Nie. Trenowanie dużego modelu językowego od zera wymaga ogromnych zasobów obliczeniowych i budżetów, które są poza zasięgiem większości organizacji. Podczas szkolenia koncentrujemy się na realistycznym podejściu projektowym: wyborze modelu bazowego, jego dostosowaniu oraz ocenie jakości. Uczestnicy rozumieją cały proces, ale pracują na scenariuszach możliwych do wdrożenia w realnych warunkach biznesowych.
Tak. Omawiamy proces fine tuningu na poziomie praktycznym. Pokazujemy, jak przygotować dane, jak oceniać ich jakość oraz jakie ryzyka wiążą się z nieprawidłowym dostosowaniem modelu. Analizujemy również wpływ fine tuningu na koszty i stabilność systemu.
Nie jest wymagane formalne doświadczenie w data science. Wystarczy techniczne zrozumienie pracy systemów IT oraz podstaw programowania. Szkolenie tłumaczy kluczowe pojęcia w kontekście projektowym, bez nadmiaru matematyki.
Tak, całe szkolenie jest nagrywane.
Nagranie możesz otrzymać opcjonalnie, za dodatkową opłatą, jeśli chcesz wracać do materiału po szkoleniu lub utrwalić wiedzę we własnym tempie.
Tak. Poruszamy kwestie środowiska uruchomieniowego, zasobów obliczeniowych, kosztów oraz współpracy z DevOps. Tworzenie modeli LLM w projekcie IT nie kończy się na ich dostosowaniu. Obejmuje również wdrożenie i utrzymanie.
Tak. Testerzy i QA zyskują zrozumienie architektury modelu, co pozwala im świadomie projektować testy, analizować odpowiedzi modelu i identyfikować ryzyka jakościowe. Szkolenie pomaga lepiej współpracować z zespołem developerskim.
Nie. Pokazujemy przykłady narzędzi i modeli, ale celem jest zrozumienie koncepcji i procesu. Dzięki temu wiedza jest przenaszalna między różnymi technologiami.
Tak. W formule zamkniętej możemy uwzględnić specyfikę branży, danych domenowych oraz architektury systemu. To pozwala przełożyć wiedzę bezpośrednio na plan wdrożeniowy w organizacji.
Szkolenie daje solidne fundamenty do świadomego uczestnictwa w projekcie LLM. Samodzielne prowadzenie projektu zależy od jego skali i złożoności, ale po szkoleniu będziesz rozumiał kluczowe decyzje techniczne i jakościowe.
Nie. To szkolenie koncentruje się na tworzeniu i dostosowywaniu modeli LLM w projektach IT. Nie jest to kurs pełnej ścieżki data science ani akademickiego deep learning.
Dbamy o wysoką jakość i realną wartość merytoryczną.
Jeśli po szkoleniu uznasz, że nie spełniło ono Twoich oczekiwań, skontaktuj się z nami. Traktujemy takie sytuacje poważnie i indywidualnie.

Masz pytania? Porozmawiajmy o szkoleniu

Nie masz pewności, czy to szkolenie jest dla Ciebie? Zastanawiasz się, czy poziom będzie odpowiedni, jak wygląda program albo która forma finansowania ma sens w Twoim przypadku?

Porozmawiaj z naszym konsultantem, który:

  • pomoże ocenić, czy to szkolenie realnie wesprze Twoje cele,
  • doradzi najlepszą formę udziału (indywidualnie / firmowo),
  • wyjaśni kwestie organizacyjne i finansowe (raty, płatność odroczona, BUR).

Bez sprzedażowej presji. Konkretna rozmowa o Twojej sytuacji.

Umów bezpłatną konsultację (15–20 minut, online)
lub napisz bezpośrednio: szkolenia@qualityisland.pl

Umów się na bezpłatną konsultacje

Zobacz podobne szkolenia