Descripción
Adéntrate en el mundo de los LLM con esta guía práctica que te lleva desde los fundamentos hasta la implementación 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 formación y la implementación de LLM en escenarios del mundo real, aprovechando las mejores prácticas de MLOps. La guía te acompaña en la construcción de un gemelo impulsado por LLM que es rentable, escalable y modular. Va más allá de los cuadernos aislados de Jupyter, centrándose en cómo construir sistemas LLM de extremo a extremo de grado de producción.
A lo largo de este libro, aprenderás sobre ingeniería de datos, ajuste fino supervisado e implementación. El enfoque práctico para la construcción del caso de uso de LLM Twin te ayudará a implementar componentes de MLOps en tus propios proyectos. También explorarás avances de vanguardia en el campo, incluida la optimización de inferencia, la alineación de preferencias y el procesamiento de datos en tiempo real, lo que lo convierte en un recurso vital para aquellos que buscan aplicar LLM en sus proyectos.
Al final de este libro, serás competente en la implementación de LLM que resuelven problemas prácticos mientras mantienes capacidades de inferencia de baja latencia y alta disponibilidad. Ya seas nuevo en la inteligencia artificial o un profesional experimentado, este libro ofrece orientación y técnicas prácticas que profundizarán tu comprensión de los LLM y agudizarán tu capacidad para implementarlos de manera efectiva.
Lo que aprenderás
- Implementar pipelines de datos robustos y gestionar ciclos de entrenamiento de LLM
- Crear tu propio LLM y refinarlo con la ayuda de ejemplos prácticos
- Comenzar con LLMOps sumergiéndote en los principios centrales de MLOps, como orquestadores y monitoreo de prompts
- Realizar ajuste fino supervisado y evaluación de LLM
- Implementar soluciones LLM de extremo a extremo utilizando AWS y otras herramientas
- Diseñar sistemas LLM escalables y modulares
- Aprender sobre aplicaciones RAG construyendo un pipeline de características e inferencia
Para quién es este libro
Este libro es para ingenieros de IA, profesionales de PNL e ingenieros de LLM que buscan profundizar su comprensión de los LLM. Se recomienda un conocimiento básico de los LLM y el panorama de la IA generativa, Python y AWS. Tanto si eres nuevo en la IA como si buscas mejorar tus habilidades, este libro proporciona una guía completa sobre la implementación de LLM en escenarios del mundo real.
Tabla de Contenidos
- Comprensión del concepto y la arquitectura de LLM Twin
- Herramientas e instalación
- Ingeniería de datos
- Pipeline de características RAG
- Ajuste fino supervisado
- Ajuste fino con alineación de preferencias
- Evaluación de LLM
- Optimización de inferencia
- Pipeline de inferencia RAG
- Despliegue del pipeline 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