Descripción
Adéntrese en el mundo de los LLM con esta guía práctica que le llevará desde los fundamentos hasta el despliegue de aplicaciones avanzadas utilizando las mejores prácticas de LLMOps.
Descripción del libro
La inteligencia artificial ha experimentado rápidos avances, y los Grandes Modelos de Lenguaje (LLM) están a la vanguardia de esta revolución. Este libro sobre LLM ofrece información sobre el diseño, la capacitación y el despliegue de LLM en escenarios del mundo real aprovechando las mejores prácticas de MLOps. La guía le lleva a través de la creación de un gemelo impulsado por LLM que es rentable, escalable y modular. Va más allá de los cuadernos Jupyter aislados, centrándose en cómo construir sistemas LLM de extremo a extremo de grado de producción.
A lo largo de este libro, aprenderá ingeniería de datos, ajuste fino supervisado y despliegue. El enfoque práctico para construir el caso de uso de LLM Twin le ayudará a implementar componentes de MLOps en sus propios proyectos. También explorará los avances de vanguardia en el campo, incluida la optimización de la inferencia, la alineación de preferencias y el procesamiento de datos en tiempo real, lo que convierte a este recurso en algo vital para aquellos que buscan aplicar LLM en sus proyectos.
Al final de este libro, será competente en el despliegue de LLM que resuelven problemas prácticos mientras mantiene capacidades de inferencia de baja latencia y alta disponibilidad. Tanto si es nuevo en la inteligencia artificial como si es un profesional experimentado, este libro ofrece orientación y técnicas prácticas que profundizarán su comprensión de los LLM y agudizarán su capacidad para implementarlos de forma eficaz.
Lo que aprenderá
- Implementar canalizaciones de datos robustas y gestionar los ciclos de entrenamiento de LLM
- Crear su propio LLM y refinarlo con la ayuda de ejemplos prácticos
- Iniciarse en LLMOps buceando en los principios fundamentales de MLOps como orquestadores y monitorización de peticiones
- Realizar un ajuste fino supervisado y evaluación de LLM
- Desplegar soluciones LLM de extremo a extremo utilizando AWS y otras herramientas
- Diseñar sistemas LLM escalables y modulares
- Aprender sobre aplicaciones RAG construyendo una característica y una canalización de inferencia
A quién va dirigido este libro
Este libro está dirigido a ingenieros de IA, profesionales de PNL e ingenieros de LLM que buscan profundizar en su comprensión de los LLM. Se recomienda tener conocimientos básicos de LLM y del panorama de la IA generativa, Python y AWS. Tanto si es nuevo en IA como si busca mejorar sus habilidades, este libro ofrece una guía completa sobre la implementación de LLM en escenarios del mundo real.
Tabla de contenido
- Comprensión del concepto y la arquitectura de LLM Twin
- Herramientas e instalación
- Ingeniería de datos
- Canalización de características de RAG
- Ajuste fino supervisado
- Ajuste fino con alineación de preferencias
- Evaluación de LLM
- Optimización de la inferencia
- Canalización de inferencia de RAG
- Despliegue de la canalización de inferencia
- MLOps y LLMOps
- Apéndice: Principios de MLOps
Autor: Paul Iusztin, Maxime Labonne
Editorial: Packt Publishing
Publicado: 22/10/2024
Páginas: 522
Tipo de encuadernación: Tapa blanda
Peso: 1.96lbs
Tamaño: 9.25h x 7.50w x 1.05d
ISBN13: 9781836200079
ISBN10: 1836200072
Categorías BISAC:
- Informática | Inteligencia artificial | Procesamiento del lenguaje natural
- Informática | Ciencia de datos | Redes neuronales
Este título no es retornable