Практические локальные модели для ИИ-помощи в кодировании

Разработчики программного обеспечения обычно используют инструменты, такие как Claude Code или Codex, с платными моделями от поставщиков. Однако по мере увеличения использования связанные с этим расходы могут стать значительными. Оба инструмента также могут подключаться к моделям, работающим локально, и избегать абонентских плат или сборов за токены. Тем не менее, агентное разработка программного обеспечения требует высокой квалификации, поэтому важно правильно выбрать модель, оборудование и настройку. На этом семинаре мы подробно рассмотрим, чего разработчики могут реально ожидать в плане качества, какое оборудование им нужно и как настроить Claude Code или Codex для работы с локальными моделями. К концу семинара вы сможете: • Понять, какие локальные LLM подходят для разработки программного обеспечения и как с ними работать. • Иметь представление о расходах на инфраструктуру. • Настроить ваших кодирующих агентов, таких как Claude Code/Codex, для подключения к вашему локальному LLM. Вы уйдете с: • Примеры локального ИИ из реальной жизни: • • разработка • повышение производительности • настройка • Четкое понимание того, как соединить разработку и операции через ИИ-родные рабочие процессы с реальными примерами, которые вы сможете повторить. • Живое обсуждение с докладчиком, чтобы исследовать идеи реализации и реальные проблемы. Вы также получите: ✔ Полная запись семинара. ✔ Сертификат о завершении. Этот семинар идеален для: Этот семинар идеален для: • Старших программистов. • Исполнительных директоров и лиц, принимающих решения в компании: озабоченных вопросами управления данными, операционной независимости и предсказуемости долгосрочных расходов. Предварительные требования: • Предыдущие знания: У вас должен быть опыт в разработке с помощью ИИ. • Студенты и энтузиасты ИИ: заинтригованные возможностями последних локальных ИИ и требованиями к оборудованию для их собственных настроек. Познакомьтесь с вашим инструктором: Райнер Ханнекамп. Сооснователь и ИИ-инженер в Soverius AI. Райнер является сооснователем и ИИ-инженером в Soverius AI, а также экспертом по разработке Google (GDE), с пятнадцатилетним опытом создания критически важных корпоративных систем. Он специализируется на локальных LLM и на всём, что нужно для их работы в производственных условиях — извлечение, управление и инжиниринг цикла, агенты и пользовательский интерфейс, который они создают, — так чтобы данные и исходный код компании никогда не покидали здание. У него есть академическая база в области Необучаемого машинного обучения из Венского университета.