{"product_id":"llms-in-production-from-language-models-to-successful-products-9781633437203","title":"LLMs en producción: de modelos de lenguaje a productos exitosos","description":"\u003cb\u003eVa más allá de las discusiones académicas, adentrándose profundamente en la capa de aplicaciones de los modelos de base.\u003c\/b\u003e \u003cp\u003e\u003c\/p\u003eEste libro práctico ofrece explicaciones claras y ricas en ejemplos sobre cómo funcionan los LLM, cómo puedes interactuar con ellos y cómo integrarlos en tus propias aplicaciones. Descubre qué hace que los LLM sean tan diferentes del software y el ML tradicionales, aprende las mejores prácticas para trabajar con ellos fuera del laboratorio y evita los errores comunes con consejos experimentados. \u003cp\u003e\u003c\/p\u003e En \u003ci\u003eLLMs in Production\u003c\/i\u003e, aprenderás a: \u003cp\u003e\u003c\/p\u003e - Comprender los fundamentos de los LLM y la tecnología que los sustenta\u003cbr\u003e - Evaluar cuándo usar un LLM predefinido y cuándo construir el tuyo propio\u003cbr\u003e - Escalar eficientemente una plataforma de ML para manejar las necesidades de los LLM\u003cbr\u003e - Entrenar modelos de base LLM y ajustar un LLM existente\u003cbr\u003e - Implementar LLM en la nube y dispositivos perimetrales utilizando arquitecturas complejas como PEFT y LoRA\u003cbr\u003e - Crear aplicaciones aprovechando las fortalezas de los LLM mientras se mitigan sus debilidades \u003cp\u003e\u003c\/p\u003e \u003ci\u003eLLMs in Production\u003c\/i\u003e ofrece información vital para la implementación de MLOps, permitiéndote guiar fácil y fluidamente un modelo a su uso en producción. En su interior, encontrarás información práctica sobre todo, desde la adquisición de un conjunto de datos de entrenamiento adecuado para LLM, la construcción de una plataforma y la compensación de su inmenso tamaño. Además, consejos y trucos para la ingeniería de prompts, el reentrenamiento y las pruebas de carga, la gestión de costos y la garantía de la seguridad. \u003cp\u003e\u003c\/p\u003e Prólogo de Joe Reis. \u003cp\u003e\u003c\/p\u003e La compra del libro impreso incluye un libro electrónico gratuito en formato PDF y ePub de Manning Publications. \u003cp\u003e\u003c\/p\u003e \u003cb\u003eSobre la tecnología\u003c\/b\u003e \u003cp\u003e\u003c\/p\u003e La mayoría del software empresarial se desarrolla y mejora de forma iterativa, y puede cambiar significativamente incluso después de su implementación. Por el contrario, debido a que los LLM son costosos de crear y difíciles de modificar, requieren una planificación inicial meticulosa, estándares de datos exigentes y una implementación técnica cuidadosamente ejecutada. La integración de los LLM en productos de producción afecta todos los aspectos de tu plan de operaciones, incluido el ciclo de vida de la aplicación, el pipeline de datos, el costo computacional, la seguridad y más. Si lo haces mal, puedes tener un costoso fracaso en tus manos. \u003cp\u003e\u003c\/p\u003e \u003cb\u003eSobre el libro\u003c\/b\u003e \u003cp\u003e\u003c\/p\u003e \u003ci\u003eLLMs in Production\u003c\/i\u003e te enseña cómo desarrollar un plan de LLMOps que pueda llevar una aplicación de IA sin problemas desde el diseño hasta la entrega. Aprenderás técnicas para preparar un conjunto de datos para LLM, trucos de entrenamiento rentables como LORA y RLHF, y puntos de referencia de la industria para la evaluación de modelos. En el camino, pondrás en práctica tus nuevas habilidades en tres emocionantes proyectos de ejemplo: crear y entrenar un LLM personalizado, construir una extensión de codificación de IA para VSCode y desplegar un modelo pequeño en una Raspberry Pi. \u003cp\u003e\u003c\/p\u003e \u003cb\u003eContenido\u003c\/b\u003e \u003cp\u003e\u003c\/p\u003e - Equilibrio entre costo y rendimiento\u003cbr\u003e - Reentrenamiento y pruebas de carga\u003cbr\u003e - Optimización de modelos para hardware básico\u003cbr\u003e - Despliegue en un clúster de Kubernetes \u003cp\u003e\u003c\/p\u003e \u003cb\u003eSobre el lector\u003c\/b\u003e \u003cp\u003e\u003c\/p\u003e Para científicos de datos e ingenieros de ML que conocen Python y los conceptos básicos del despliegue en la nube. \u003cp\u003e\u003c\/p\u003e \u003cb\u003eSobre el autor\u003c\/b\u003e \u003cp\u003e\u003c\/p\u003e \u003cb\u003eChristopher Brousseau\u003c\/b\u003e y \u003cb\u003eMatt Sharp\u003c\/b\u003e son ingenieros experimentados que han liderado numerosas implementaciones exitosas de LLM a gran escala. \u003cp\u003e\u003c\/p\u003e \u003cb\u003eTabla de Contenidos\u003c\/b\u003e \u003cp\u003e\u003c\/p\u003e 1 IA generativa: por qué los grandes modelos de lenguaje han captado la atención\u003cbr\u003e 2 Grandes modelos de lenguaje: una inmersión profunda en el modelado de lenguaje\u003cbr\u003e 3 Operaciones de grandes modelos de lenguaje: construcción de una plataforma para LLM\u003cbr\u003e 4 Ingeniería de datos para grandes modelos de lenguaje: preparación para el éxito\u003cbr\u003e 5 Entrenamiento de grandes modelos de lenguaje: cómo generar el generador\u003cbr\u003e 6 Servicios de grandes modelos de lenguaje: una guía práctica\u003cbr\u003e 7 Ingeniería de prompts: cómo convertirse en un susurrador de LLM\u003cbr\u003e 8 Aplicaciones y agentes: construcción de una experiencia interactiva\u003cbr\u003e 9 Creación de un proyecto LLM: reimplementando Llama 3\u003cbr\u003e 10 Creación de un proyecto de copiloto de codificación: integración de un servicio LLM en VS Code con RAG\u003cbr\u003e 11 Despliegue de un LLM en una Raspberry Pi: ¿hasta dónde puedes llegar?\u003cbr\u003e 12 Producción, un paisaje en constante cambio: esto apenas comienza\u003cbr\u003e A Historia de la lingüística\u003cbr\u003e B Aprendizaje por refuerzo con retroalimentación humana\u003cbr\u003e C Espacios latentes multimodales\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e\u003cb\u003eAutor:\u003c\/b\u003e \u003ca href=\"https:\/\/sureshotbooks-com.myshopify.com\/search?type=product%2Carticle%2Cpage\u0026amp;q=AUTH-13832210\"\u003eChristopher Brousseau\u003c\/a\u003e, \u003ca href=\"https:\/\/sureshotbooks-com.myshopify.com\/search?type=product%2Carticle%2Cpage\u0026amp;q=AUTH-3181776\"\u003eMatt Sharp\u003c\/a\u003e\u003cbr\u003e\u003cb\u003eEditorial:\u003c\/b\u003e Manning Publications\u003cbr\u003e\u003cb\u003ePublicado:\u003c\/b\u003e 11\/02\/2025\u003cbr\u003e\u003cb\u003ePáginas:\u003c\/b\u003e 456\u003cbr\u003e\u003cb\u003eTipo de encuadernación:\u003c\/b\u003e Tapa blanda\u003cbr\u003e\u003cb\u003ePeso:\u003c\/b\u003e 1.68 libras\u003cbr\u003e\u003cb\u003eTamaño:\u003c\/b\u003e 9.14 pulgadas (alto) x 7.40 pulgadas (ancho) x 0.93 pulgadas (profundidad)\u003cbr\u003e\u003cb\u003eISBN13:\u003c\/b\u003e 9781633437203\u003cbr\u003e\u003cb\u003eISBN10:\u003c\/b\u003e 1633437205\u003cbr\u003e\u003cb\u003eCategorías BISAC:\u003c\/b\u003e\u003cbr\u003e- \u003ca href=\"https:\/\/sureshotbooks-com.myshopify.com\/search?type=product%2Carticle%2Cpage\u0026amp;q=CAT-COM\"\u003eInformática\u003c\/a\u003e | \u003ca href=\"https:\/\/sureshotbooks-com.myshopify.com\/search?type=product%2Carticle%2Cpage\u0026amp;q=BISAC-COM025000\"\u003eInteligencia Artificial | Sistemas Expertos\u003c\/a\u003e\u003cbr\u003e- \u003ca href=\"https:\/\/sureshotbooks-com.myshopify.com\/search?type=product%2Carticle%2Cpage\u0026amp;q=CAT-COM\"\u003eInformática\u003c\/a\u003e | \u003ca href=\"https:\/\/sureshotbooks-com.myshopify.com\/search?type=product%2Carticle%2Cpage\u0026amp;q=BISAC-COM051360\"\u003eLenguajes | Python\u003c\/a\u003e\u003cbr\u003e- \u003ca href=\"https:\/\/sureshotbooks-com.myshopify.com\/search?type=product%2Carticle%2Cpage\u0026amp;q=CAT-COM\"\u003eInformática\u003c\/a\u003e | \u003ca href=\"https:\/\/sureshotbooks-com.myshopify.com\/search?type=product%2Carticle%2Cpage\u0026amp;q=BISAC-COM042000\"\u003eInteligencia Artificial | Procesamiento del Lenguaje Natural\u003c\/a\u003e\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e\u003cp\u003e\u003cb\u003eSobre el autor\u003c\/b\u003e\u003cbr\u003e\u003cb\u003eChristopher Brousseau\u003c\/b\u003e es un MLE de personal en JPMorganChase con experiencia en lingüística y localización. Se especializa en PNL lingüísticamente informada, especialmente con un enfoque internacional, y ha liderado exitosas iniciativas de productos de ML y datos tanto en startups como en empresas Fortune 500. \u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003c\/p\u003e\u003cb\u003eMatt Sharp\u003c\/b\u003e es un ingeniero, ex científico de datos y líder tecnológico experimentado en MLOps. Ha dirigido muchas iniciativas de datos exitosas tanto para startups como para empresas tecnológicas de primer nivel. Matt se especializa en implementar, gestionar y escalar modelos de aprendizaje automático en producción, independientemente de cómo sea ese entorno de producción.","brand":"Manning Publications","offers":[{"title":"Default Title","offer_id":48456405745901,"sku":"9781633437203","price":79.98,"currency_code":"USD","in_stock":true}],"thumbnail_url":"\/\/cdn.shopify.com\/s\/files\/1\/0550\/8097\/6621\/files\/img_a2eb4973-8c16-4621-b3aa-e6065f4a6f15.jpg?v=1753555734","url":"https:\/\/sureshotbooks.com\/es\/products\/llms-in-production-from-language-models-to-successful-products-9781633437203","provider":"SureShot Books Publishing LLC","version":"1.0","type":"link"}