Генерация учебных материалов, тестов и заданий с помощью LLM
Локальная генеративная платформа создаёт конспекты, тесты и задачи строго по методической базе организации.
Диапазоны по отраслевым публикациям и типовым внедрениям; результат зависит от данных и процессов заказчика.
Что решаем
Подготовка одного качественного курса — сотни часов работы методиста: конспекты, презентации, банки тестовых вопросов с дистракторами, варианты задач, глоссарии. Программы обновляются ежегодно, а корпоративным университетам и онлайн-школам приходится выпускать десятки курсов в квартал. Ручная разработка не масштабируется, и банки заданий устаревают: студенты обмениваются ответами, а вариантов не хватает.
Публичные генеративные сервисы для этой задачи подходят плохо: они не знают внутренних стандартов, выдают неверные факты и требуют выгрузки методических материалов на внешние серверы, что для многих организаций недопустимо. Без единой платформы качество материалов зависит от конкретного методиста и не проходит систематической проверки.
Что делает ИИ
vLLMLlamaIndexPEFT / LoRAQdrantMarp / python-pptx
Локальная генеративная платформа создаёт учебный контент строго по исходникам организации: лекциям, стандартам, регламентам, учебникам с правами. Методист задаёт цель, уровень аудитории и формат, модель предлагает черновик, который проходит проверку на соответствие источникам и редактуру человека.
- RAG-индекс по методической базе для фактической точности.
- Генерация конспектов, презентаций, тестов с дистракторами, кейсов и задач с решениями.
- Автоматическая проверка: каждое утверждение сопоставляется с фрагментом источника.
- Параметризованные задачи — сотни вариантов одной задачи с разными числами.
- Дообучение модели на стиле и терминологии организации (LoRA).
Какие данные нужны
- Методические материалы, учебники, лекции
- Существующие банки заданий и тестов
- Образовательные стандарты и рабочие программы
- Обратная связь методистов и редакторов
Какая инфраструктура нужна
Профиль «ai», масштаб «rack-small». Генерация длинных структурированных документов требует контекста в десятки тысяч токенов и модели уровня 70B без агрессивного квантования — иначе падает фактическая точность. Сервер R7 ULTRA на NVIDIA H200 NVL (141 ГБ) из раздела GPU-серверы обслуживает команду из 10–20 методистов и периодическое LoRA-дообучение на терминологии организации. Для крупных образовательных платформ с параллельной генерацией по многим курсам подойдёт многокарточная платформа RX ULTRA или LM TEK 4U8GPU10KW с жидкостным охлаждением, где восемь ускорителей работают без троттлинга. Быстрый NVMe от 8 ТБ под индекс и версии материалов. Поставка в Россию и страны СНГ, настройка стека под ключ. Доступ для методистов организуется через веб-интерфейс внутри сети организации.
Как идёт проект
- 01
Данные и цель
Фиксируем метрику успеха, источники данных и ограничения: on-premise, персональные данные, сроки.
- 02
Пилот на нашей конфигурации
Стартовая машина под задачу и подтверждённый профиль нагрузки перед закупкой кластера.
- 03
Инфраструктура
Поставка серверов, станций и охлаждения, монтаж, ввод в эксплуатацию, ПО и мониторинг.
- 04
Сопровождение
Масштабирование, обновление ускорителей в том же шасси, сервис и запчасти.
Что ещё автоматизируют в отрасли «Образование и наука»
Опишите задачу и данные.
Вернёмся с профилем нагрузки, конфигурацией и коммерческим предложением на поставку в вашу страну.


