⚠️ Ссылки ниже отражают актуальную проверку на 2026-06-12. Перед реальным обучением сверяйте модели, доступность tuning, цены, лимиты и требования аккаунта в официальной документации.
Hugging Face
- Transformers: Fine-tuning
- Transformers: Trainer
- Transformers: Parameter-efficient fine-tuning
- Transformers: bitsandbytes quantization
- Hugging Face Datasets
- PEFT documentation
OpenAI
- OpenAI API: Model optimization
- OpenAI API: Supervised fine-tuning
- OpenAI API: Fine-tuning best practices
- OpenAI API: Production best practices
- OpenAI API: Safety best practices
- OpenAI API: Evaluation best practices
Google Gemini
- Gemini API: Fine-tuning with the Gemini API
- Gemini API: Release notes
- Gemini API: Models
- Gemini API: Pricing
Темы для самостоятельного развития
- LoRA vs QLoRA: когда нужна квантизация и как она влияет на память.
- Instruction tuning vs preference optimization vs reinforcement fine-tuning.
- AI evals: golden set, adversarial set, regression suite, human rubric.
- MLOps/LLMOps: версионирование данных, моделей, промптов и retrieval индексов.
- Privacy engineering: data minimization, anonymization, encryption, access control.