Описание
Вес архива: 30 МБ
Справочник инженера LLM — это практическое руководство, созданное для тех, кто хочет уверенно разбираться в современных языковых моделях, понимать их внутренние механизмы и выстраивать надежные производственные решения на базе ИИ. В обновлённом тексте дан акцент на практические навыки, реальные сценарии применения и лучшие инженерные практики, помогающие ускорить разработку и повысить качество систем на основе LLM.
Что делает эту книгу особенной
Книга не ограничивается теорией — она помогает взглянуть на LLM как на часть масштабируемой инженерной экосистемы. Особое внимание уделено тому, как грамотно комбинировать обработку данных, обучение моделей и эксплуатацию, создавая решения, которые стабильно работают в продакшене.
Ключевые темы, на которых сделан упор
• Глубокое понимание инфраструктуры и процессов, необходимых для полного жизненного цикла LLM.
• Подходы к созданию LLM Twin — практического примера, демонстрирующего объединение MLOps, инженерии данных и оптимизации моделей.
• Современные методы оптимизации вывода, включая ускорение инференса и управление затратами.
• Методологии выравнивания моделей и работы с предпочтениями пользователей.
• Практики обработки данных в реальном времени и интеграции LLM в существующие системы.
Для кого предназначена эта книга
Материал ориентирован на инженеров и разработчиков, стремящихся не просто использовать модели, а создавать сложные, надежные и расширяемые решения на их основе.
Кому книга принесёт наибольшую пользу
• Инженерам AI и специалистам по NLP, работающим с большими моделями.
• Разработчикам, строящим продукты на базе генеративных моделей.
• Инженерам данных и MLOps-практикам, внедряющим конвейеры обучения и вывода.
• Тем, кто хочет перейти от прототипов в Jupyter к полнофункциональным продакшен-системам.
Компетенции, которые вы получите
Изучая книгу, вы сформируете практический набор навыков, необходимых для профессиональной работы с LLM в реальных условиях.
Основные навыки
• Построение отказоустойчивых конвейеров данных и управление циклами обучения моделей.
• Создание и оптимизация собственных LLM, включая тонкую настройку и оценку качества.
• Освоение ключевых инструментов LLMOps: оркестрация, мониторинг подсказок, логирование и трассировка.
• Интеграция моделей в производственные сервисы с применением AWS и других облачных технологий.
• Проектирование модульных и масштабируемых LLM-систем для корпоративных решений.
• Реализация RAG-архитектур, включая построение пайплайнов поиска, хранения и генерации.
Дополнительные преимущества
В книге собраны практические рекомендации, шаблоны и архитектурные паттерны, которые помогут вам экономить время, избегать распространённых ошибок и быстрее внедрять инновации в рамках ваших проектов.
Что вы сможете сделать после изучения
• Проектировать и разворачивать LLM-сервисы, работающие с высокой доступностью и минимальной задержкой.
• Оптимизировать инфраструктуру и стоимость вычислений без потери качества выводов.
• Создавать прототипы быстрее, а затем превращать их в производственные решения.
Анна Смирнова –
Я скорее новичок в NLP, брала книгу, чтобы разобраться, что вообще происходит внутри больших моделей. Про инфраструктуру и жизненный цикл LLM написано понятно, но местами чувствуется, что автор рассчитывает на подготовленного читателя — главы про обработку данных в реальном времени пришлось перечитывать дважды. В целом довольна, теперь лучше понимаю, зачем нужны эти пайплайны и как модели выравнивают под предпочтения пользователей.
Дмитрий К. –
Работаю ML-инженером около трёх лет, и раздел про оптимизацию вывода оказался самым полезным — наконец-то разложено по полочкам, как ускорять инференс и не разоряться на GPU. Пример с LLM Twin хорошо показывает, как связать MLOps, обработку данных и выравнивание модели в один конвейер. Жалею только, что не прочитал раньше, потратил бы меньше времени на грабли в продакшене.