LLM на практике, Большие языковые модели от идеи до внедрения, Юстин П., Лабонн М., 2026

LLM на практике, Большие языковые модели от идеи до внедрения, Юстин П., Лабонн М., 2026.
 
   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.




Концепция и архитектура LLM-двойника.
Мы твердо убеждены в том, что лучший способ понять работу больших языковых моделей (large language model, LLM) и принципы промышленного машинного обучения (machine learning, ML) — это не ограничиваться теорией, а создавать реальные системы. В книге мы покажем, как построить LLM-двойника — интеллектуального агента, способного писать в стиле конкретного человека, воспроизводя его манеру, голос и индивидуальность. На этом примере мы последовательно рассмотрим все стадии жизненного цикла ML-системы — от сбора данных до развертывания и мониторинга. Большинство концепций, которые вы освоите при реализации LLM-двойника, будут применимы и в других проектах, основанных на LLM или машинном обучении.

С инженерной точки зрения перед реализацией нового продукта необходимо пройти три этапа планирования. В первую очередь важно понять, какую задачу мы решаем и что именно собираемся создавать. В нашем случае следует определиться с тем, что представляет собой LLM-двойник и зачем он нужен. На этом шаге мы сосредотачиваемся на вопросе «Зачем?».

ОГЛАВЛЕНИЕ.
Предисловие.
Об авторах.
О научном редакторе.
Введение.
Кому следует прочитать эту книгу.
Структура издания.
Как получить максимальную пользу от книги.
Загрузка файлов с кодом из примеров.
Загрузка цветных изображений.
Условные обозначения.
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.



Бесплатно скачать электронную книгу в удобном формате, смотреть и читать:
Скачать книгу LLM на практике, Большие языковые модели от идеи до внедрения, Юстин П., Лабонн М., 2026 - fileskachat.com, быстрое и бесплатное скачивание.

Скачать pdf
Ниже можно купить эту книгу, если она есть в продаже, и похожие книги по лучшей цене со скидкой с доставкой по всей России.Купить книги


Скачать - pdf - Яндекс.Диск.




Теги: учебник по программированию :: программирование :: Юстин :: Лабонн