LLM на практике. Большие языковые модели от идеи до внедрения
Юстин Пол, Лабонн Максим
Код товара: 5065246
(0 оценок)Оценить
ОтзывНаписать отзыв
ВопросЗадать вопрос
1 / 21
PDF
1 / 21
Издательство:
Оригинальное название:
LLM Engineer's Handbook. Master the art of engineering Large Language Models
Год издания:
2026
Cерия:
Переводчик:
Описание
Характеристики
Искусственный интеллект стремительно развивается, и именно большие языковые модели (LLM) задают направление всей индустрии. Погрузитесь в процесс проектирования, обучения и развертывания LLM в реальных бизнес-задачах, опираясь на лучшие практики MLOps. Авторы шаг за шагом показывают, как создать экономичную, масштабируемую и модульную систему на основе LLM. Вместо простых экспериментов в изолированных блокнотах Jupyter научитесь строить комплексные системы, готовые к полноценной эксплуатации.
Вы узнаете об особенностях инженерии данных, тонкой настройки моделей и их развертывания, попробуете создать LLM-двойника и внедрить компоненты MLOps в свои проекты. Кроме того, вы познакомитесь с передовыми методами оптимизации инференса, выравниванием по предпочтениям и обработкой данных в реальном времени.
Вы узнаете об особенностях инженерии данных, тонкой настройки моделей и их развертывания, попробуете создать LLM-двойника и внедрить компоненты MLOps в свои проекты. Кроме того, вы познакомитесь с передовыми методами оптимизации инференса, выравниванием по предпочтениям и обработкой данных в реальном времени.
код в Майшоп
5065246
возрастная категория
16+
количество томов
1
количество страниц
480 стр.
размеры
240x170x27 мм
ISBN
978-601-14-1155-4
тип бумаги
офсетная (60-220 г/м2)
цвет
Белый
вес
762 г
язык
Русский
переплёт
Мягкая обложка
Содержание
Предисловие
Об авторах
О научном редакторе
Введение
От издательства
О научном редакторе русскоязычного издания
Глава 1. Концепция и архитектура LLM-двойника
Глава 2. Инструменты и установка
Глава 3. Инженерия данных
Глава 4. RAG-пайплайн признаков
Глава 5. Тонкая настройка с учителем
Глава 6. Тонкая настройка с учетом предпочтений
Глава 7. Оценка LLM
Глава 8. Оптимизация инференса
Глава 9. RAG-пайплайн инференса
Глава 10. Развертывание пайплайна инференса
Глава 11. MLOps и LLMOps
Приложение. Принципы MLOps
Об авторах
О научном редакторе
Введение
От издательства
О научном редакторе русскоязычного издания
Глава 1. Концепция и архитектура LLM-двойника
Глава 2. Инструменты и установка
Глава 3. Инженерия данных
Глава 4. RAG-пайплайн признаков
Глава 5. Тонкая настройка с учителем
Глава 6. Тонкая настройка с учетом предпочтений
Глава 7. Оценка LLM
Глава 8. Оптимизация инференса
Глава 9. RAG-пайплайн инференса
Глава 10. Развертывание пайплайна инференса
Глава 11. MLOps и LLMOps
Приложение. Принципы MLOps
Отзывы
Вопросы
Поделитесь своим мнением об этом товаре с другими покупателями — будьте первыми!
Дарим бонусы за отзывы!
За какие отзывы можно получить бонусы?
- За уникальные, информативные отзывы, прошедшие модерацию
Как получить больше бонусов за отзыв?
- Публикуйте фото или видео к отзыву
- Пишите отзывы на товары с меткой "Бонусы за отзыв"
Задайте вопрос, чтобы узнать больше о товаре
Если вы обнаружили ошибку в описании товара «LLM на практике. Большие языковые модели от идеи до внедрения» (авторы: Юстин Пол, Лабонн Максим), то выделите её мышкой и нажмите Ctrl+Enter. Спасибо, что помогаете нам стать лучше!