Обучение LLM — это в первую очередь инфраструктурная задача: нужен пайплайн, который можно перезапускать с новыми данными, архитектурой или другим расписанием обучения и получать повторяемый внутри команды результат. В этом материале — рассказ команды обучения и инференса моделей RWB о том, как мы с нуля, без загрузки pretrained-весов, обучили текстовую модель на основе гибридной архитектуры Qwen3.5-2B-Base и какие выводы сделали по пути — от сборки датасетов до чтения графиков онлайн-оценки.