Iuzstin P & Labonne M (2024) LLM Engineer’s Handbook: Master the art of engineering large language models from concept to production. Packt Publishing, 522p. –

Glavne prednosti

• Izgradnja in izpopolnjevanje mehanizmov vseživljenjskega učenja korak za korakom, ki zajemajo pripravo podatkov, RAG in natančno prilagajanje.
• Naučite se bistvenih veščin za uvajanje in spremljanje mehanizmov vseživljenjskega učenja, da zagotovite optimalno delovanje v produkciji.
• Uporabite usklajevanje preferenc, vrednotenje in optimizacijo sklepanja za izboljšanje delovanja in prilagodljivosti vaših aplikacij za vseživljenjsko učenje.

Description (Opis knjige)
Umetna inteligenca je hitro napredovala, v ospredju te revolucije pa so veliki jezikovni modeli (LLM). Ta knjiga o LLM ponuja vpogled v načrtovanje, usposabljanje in uporabo LLM v resničnih scenarijih z uporabo najboljših praks MLOps. Vodnik vas popelje skozi izgradnjo dvojčka z LLM, ki je stroškovno učinkovit, razširljiv in modularen. Presega meje izoliranih beležnic Jupyter in se osredotoča na to, kako zgraditi končne sisteme LLM v produkcijskem razredu. V tej knjigi se boste naučili podatkovnega inženiringa, nadzorovanega prilagajanja in uvajanja. Praktični pristop k izgradnji primera uporabe LLM Twin vam bo pomagal pri izvajanju komponent MLOps v lastnih projektih. Raziskali boste tudi najsodobnejše dosežke na tem področju, vključno z optimizacijo sklepanja, usklajevanjem preferenc in obdelavo podatkov v realnem času, zaradi česar je to pomemben vir za tiste, ki želijo uporabiti MLOps v svojih projektih. Do konca te knjige boste znali uporabljati mehanizme LLM, ki rešujejo praktične probleme, hkrati pa ohranjajo zmogljivosti sklepanja z nizko latenco in visoko razpoložljivostjo. Ne glede na to, ali ste novinec na področju umetne inteligence ali izkušen praktik, ta knjiga prinaša smernice in praktične tehnike, ki bodo poglobile vaše razumevanje LLM in izostrile vašo sposobnost za njihovo učinkovito izvajanje.

Komu je knjiga namenjena?
Ta knjiga je namenjena inženirjem umetne inteligence, strokovnjakom za NLP in inženirjem LLM, ki želijo poglobiti svoje razumevanje LLM. Priporočljivo je osnovno znanje o mehanizmih LLM in pokrajini Gen AI, Pythonu in AWS. Ne glede na to, ali ste novinec na področju umetne inteligence ali želite izboljšati svoje znanje, ta knjiga zagotavlja izčrpne smernice za izvajanje LLM v dejanskih scenarijih.

Kaj se boste naučili?
– Izvesti robustne podatkovne cevovode in upravljati cikle usposabljanja LLM
– Ustvariti svoj LLM in ga izboljšajte s pomočjo praktičnih primerov
– Začeti z LLMOps, tako da se poglobite v temeljna načela MLOps, kot so orkestratorji in takojšnje spremljanje
– Izvesti nadzorovano natančno nastavljanje in vrednotenje LLM
– Izvesti celovite rešitve LLM z uporabo AWS in drugih orodij
– Oblikovati skalabilne in modularne sisteme LLM
– Spoznati aplikacije RAG z gradnjo cevovoda za funkcije in sklepanje

URL: https://www.packtpub.com/en-us/product/llm-engineers-handbook-9781836200062