Strona główna
Produkty
Szkolenia
Tworzenie modeli LLM: szkolenie praktyczne

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.

nettoCena: 1 909,00 zł netto.2 348,07 zł brutto (w tym VAT 439,07 zł)

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). Pobierzcie wzór umowy (wersja Word)

Zobaczcie opinie o szkoleniu

Organizacja Dla kogo Czego się nauczycie 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 7 h) w godzinach 8:00 do 15:00
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 (po 7 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 Was, jeśli:

jesteście developerami i chcecie rozumieć, jak budować i dostosowywać modele LLM,
pracujecie jako QA i odpowiadacie za jakość systemów opartych o modele językowe,
jesteście testerami i chcecie lepiej rozumieć architekturę LLM, aby świadomie je testować,
pracujecie w DevOps i odpowiadacie za wdrożenie oraz infrastrukturę dla modeli AI,
jesteście analitykami i uczestniczycie w projektach wykorzystujących LLM.

To szkolenie nie jest dla Was, jeśli:

szukacie kursu czysto akademickiego z matematycznych podstaw deep learning,
oczekujecie prostych integracji API bez zrozumienia architektury modelu,
interesuje Was wyłącznie korzystanie z gotowych narzędzi bez zrozumienia ich działania.

Czego się nauczycie

Po szkoleniu będziecie 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. Pracujecie, testujecie i popełniacie 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

Praktyka zamiast teorii

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

Elastyczne formy płatności

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

Certyfikat potwierdzający realne kompetencje

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

Profesjonalna forma online

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

Wsparcie po szkoleniu

Nie zostawiamy Was samych po ostatnim slajdzie.
Macie pytania po szkoleniu? Możecie do nas wrócić z konkretnym problemem.

Gwarancja zadowolenia

Jeśli szkolenie nie spełni Waszych oczekiwań, porozmawiamy.
A jeśli macie 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

Jeśli zamiast szkolenia potrzebujecie wsparcia w zaplanowaniu wdrożenia AI/LLM (dobór podejścia: RAG vs fine-tuning, metryki jakości, governance, ryzyka) i ułożeniu procesu QA dla rozwiązań AI w firmie, zobaczcie:
audyt QA i doradztwo jakościowe dla firm.

Program kursu

1. Wprowadzenie do LLM

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

2. Architektury Transformerów

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

3. Przegląd modeli LLM: GPT, Falcon, Mistral, Claude, LLaMA

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

4. Środowisko techniczne: Hugging Face, Transformers, PyTorch, Google Colab

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

5. Wczytywanie gotowych modeli i uruchamianie inference lokalnie i w chmurze

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

6. Przygotowanie danych do trenowania i fine tuningu

czyszczenie danych tekstowych
usuwanie szumu i danych niepożądanych
tokenizacja i dopasowanie do modelu bazowego
tworzenie zestawów treningowych i walidacyjnych
batching i zarządzanie pamięcią GPU

7. Fine tuning modelu na własnych danych

wybór strategii fine tuningu
konfiguracja hiperparametrów
uruchomienie procesu trenowania
monitorowanie postępu i utraty jakości
zapis i wersjonowanie wytrenowanego modelu

8. Ocena jakości działania 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

9. Integracja modelu z aplikacjami

wystawienie modelu jako usługi API
komunikacja backend z modelem
integracja z interfejsem użytkownika
obsługa kontekstu w rozmowie chatbotowej
zarządzanie błędami i fallbackami

10. Wydajność, optymalizacja i bezpieczeństwo modeli LLM w produkcji

optymalizacja modeli: quantization, pruning
skalowanie w środowisku produkcyjnym
zarządzanie kosztami operacyjnymi
ochrona danych wejściowych i wyjściowych
monitoring działania modelu i wykrywanie anomalii

Powiązane szkolenia

Wiele możliwości finansowania szkoleń i kursów

Środki własne

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

Płatność ratalna

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

Odroczona płatność

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

Dofinansowanie Z BUR

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

Czytaj więcej

Szkolenie w 5 krokach

Prosty zapis na szkolenie

Wybieracie termin szkolenia i zapisujecie się w kilka sekund.
Bez skomplikowanych formularzy i zbędnych formalności.

Wybór formy płatności

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

Przygotowanie do szkolenia

Przed szkoleniem otrzymujecie informacje organizacyjne i wskazówki techniczne.
Dzięki temu wchodzicie na szkolenie przygotowani, 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 otrzymujecie materiały oraz certyfikat.
Opcjonalnie możecie dokupić nagranie szkolenia i wracać do materiału, kiedy chcecie.
W razie pytań, jesteśmy dostępni także po zakończeniu szkolenia.

Najczęściej zadawane pytania

Czy podczas szkolenia uczymy się trenować model LLM od zera?

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.

Czy szkolenie obejmuje fine tuning modeli?

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.

Czy potrzebuję doświadczenia w data science?

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.

Czy szkolenie jest nagrywane?

Tak, całe szkolenie jest nagrywane.
Nagranie możecie otrzymać opcjonalnie, za dodatkową opłatą, jeśli chcecie wracać do materiału po szkoleniu lub utrwalić wiedzę we własnym tempie.

Czy podczas szkolenia omawiane są infrastruktura i wdrożenie modelu?

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.

Czy szkolenie jest odpowiednie dla QA i testerów?

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.

Czy to szkolenie skupia się na jednym konkretnym narzędziu?

Nie. Pokazujemy przykłady narzędzi i modeli, ale celem jest zrozumienie koncepcji i procesu. Dzięki temu wiedza jest przenaszalna między różnymi technologiami.

Czy szkolenie można dopasować do potrzeb firmy?

Tak. W formule zamkniętej możemy uwzględnić specyfikę branży, danych domenowych oraz architektury systemu. To pozwala przełożyć wiedzę bezpośrednio na plan wdrożeniowy w organizacji.

Czy po szkoleniu będę gotowy samodzielnie prowadzić projekt LLM?

Szkolenie daje solidne fundamenty do świadomego uczestnictwa w projekcie LLM. Samodzielne prowadzenie projektu zależy od jego skali i złożoności, ale po szkoleniu będziecie rozumiał kluczowe decyzje techniczne i jakościowe.

Czy to szkolenie zastąpi kurs programowania AI?

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.

Co jeśli szkolenie nie spełni moich oczekiwań?

Dbamy o wysoką jakość i realną wartość merytoryczną.
Jeśli po szkoleniu uznacie, że nie spełniło ono Waszych oczekiwań, skontaktuj się z nami. Traktujemy takie sytuacje poważnie i indywidualnie.

Zobaczcie również: szkolenia QA i IT, wśród których znajdziecie praktyczne kursy z AI/LLM, testowania AI, automatyzacji testów, analizy danych, strategii testowania oraz jakości oprogramowania.

Macie pytania? Porozmawiajmy o szkoleniu

Nie macie pewności, czy to szkolenie jest dla Was? Zastanawiacie się, czy poziom będzie odpowiedni, jak wygląda program albo która forma finansowania ma sens w Waszym przypadku?

Porozmawiajcie z naszym konsultantem, który:

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

Bez sprzedażowej presji. Konkretna rozmowa o Waszej sytuacji.

Umówcie bezpłatną konsultację (15 do 20 minut, online)
lub napiszcie bezpośrednio: szkolenia@qualityisland.pl

Umówcie się na bezpłatną konsultację

tworzenie modeli LLM kontakt w sprawie szkolenia

      DOSKONAŁA  
   Na podstawie 81 opinii 
    
 
 
 
   
 
 
       Opublikowano na Google  
   
   Piotr Bochenek 
 
 
 
 Trustindex sprawdza, czy pierwotnym źródłem recenzji jest Google. Właśnie ukończyłem szkolenie Testera Oprogramowania ze stażem. Dobrze ulokowane pieniądze. Pełen profesjonalizm, zaangażowaniem i wiedza prowadzących kurs. Jeśli szukacie firmy, która organizuje szkolenia z zakresu IT, to jest jedyny słuszny wybór. Na pewno znowu skorzystam z Waszej oferty szkoleń i to niejeden raz. Pozdrowienia dla Tomka Stelmacha i całej ekipy Quality Island. Polecam.
  
 
      Opublikowano na Google  
   
   Agnieszka Gaj 
 
 
 
 Trustindex sprawdza, czy pierwotnym źródłem recenzji jest Google. Jestem na końcówce 4-miesięcznego projektu szkoleniowo-stażowego "Tester manualno-automatyzujący".

Szkoleniowcy (Tomasz, Robert, Łukasz) praktycznie podchodzili do każdego tematu, omówienia były szczegółowe, nie pozostawiali żadnego pytania bez odpowiedzi. Tomek często wykraczał poza podstawowe kwestie - dzięki temu dowiedziałam się więcej niż oczekiwałam (m.in. o testach wydajnościowych, dostępności cyfrowej i różnorodnych narzędziach AI).

Z perspektywy osoby, która sama szkoliła innych, najbardziej doceniam to, że szkoleniowcy wiedzą, na jakich etapach mogą nas wysłać w nieznane i zaufać, że sami sprostamy rzuconemu wyzwaniu. Takie podejście właśnie najbardziej rozwija i daje największą satysfakcję wszystkim.

Możliwość pracy przy realnym projekcie była dla mnie bezcenna - wyniosłam wiele z tego doświadczenia, mogłam sobie udowodnić, że po szkoleniach potrafię więcej niż mi się wydaje i jestem gotowa na kolejne większe challenge :)

Jestem bardzo zadowolona z tego kursu.
  
 
      Opublikowano na Google  
   
   Marta Sz 
 
 
 
 Trustindex sprawdza, czy pierwotnym źródłem recenzji jest Google. Rwelacyjne szkolenie z Accessibillity oraz pracy z WCAG. Prowadzący wyjaśnił wszystkie wątpliwośći oraz przekazał wiedzę jak poprawnie pracowac z WCAG
  
 
      Opublikowano na Google  
   
   Jacek G 
 
 
 
 Trustindex sprawdza, czy pierwotnym źródłem recenzji jest Google. Brałem udział w projekcie szkoleniowo-stażowy dla testera oprogramowania trwającym 4 miesiące. To były dobrze ulokowane pieniądze. Tomek który wprowadzał Nas w tajniki zawodu był zawsze przygotowany, profesjonalny i dzielił się wiedzą często wykraczającą poza ramy projektu. Z kolei praktyka to REALNA praca na żywym organiźmie. Ten kurs oceniam 10/10.
Kilka dni temu znów skorzystałem z oferty Quality Island, tym razem "Wprowadzenie do programowania dla testerów – JAVA". To szkolenie prowadził Łukasz który stanął na wysokości zadania. 2 dni intensywnych wykładów i praktyk.
Gorąco polecam! Do następnego razu team Quality Island! ;)
  
 
      Opublikowano na Google  
   
   Łukasz Nogański 
 
 
 
 Trustindex sprawdza, czy pierwotnym źródłem recenzji jest Google. Bardzo dziękuję za super szkolenie z JMetera. W ciągu dwudniowego kursu przekazane zostało bardzo dużo wiedzy i informacji jak korzystać z narzędzia oraz projektować testy wydajnościowe. Polecam :-)
  
 
      Opublikowano na Google  
   
   Elżbieta S-K 
 
 
 
 Trustindex sprawdza, czy pierwotnym źródłem recenzji jest Google. Bardzo dobre szkolenie z API i Postmana, pozwala zrozumieć czym jest samo API i oferuje dużo zadań i dobrych praktyk w Postmanie.
  
 
      Opublikowano na Google  
   
   Maciej Jaroszewski 
 
 
 
 Trustindex sprawdza, czy pierwotnym źródłem recenzji jest Google. Jestem w trakcie projektu szkoleniowo-stażowego. Jak do tej pory wszystko odbywa się w bardzo przyjaznej i profesjonalnej atmosferze. Uczestniczyłem już w dwóch 'większych' kursach i kilku 'mniejszych' prezentacjach, które wchodzą w skład w/w szkolenia. Zaprezentowana dotychczas tematyka jest 'serwowana' w wyjątkowo ciekawy i angażujący sposób. Z czystym sercem polecam.
  
 
      Opublikowano na Google  
   
   Jagoda T. 
 
 
 
 Trustindex sprawdza, czy pierwotnym źródłem recenzji jest Google. Brałam udział w jednym z szkoleń - szkolenie z zakresu WCAG. Profesjonalne podejście i wyczerpujące przedstawienie tematu spowodowało że wyciągnęłam ogrom wiedzy z tego szkolenia - napewno powrócę tutaj ! :) dziękuję
  
 
      Opublikowano na Google  
   
   Patrycja Morszczyzna 
 
 
 
 Trustindex sprawdza, czy pierwotnym źródłem recenzji jest Google. Szkolenie Wprowadzenie do testowania API – Postman uważam za strzał w dziesiątkę. Wsparcie merytoryczne na każdym etapie szkolenia, a przede wszystkim nastawienie na praktyczne wykorzystanie wiedzy teoretycznej sprawiły, że szkolenie oceniam bardzo wysoko.

Idealny początek przygody z  testowania API na solidnych fundamentach teoretyczno-praktycznych.