通过实用指南进入 LLM 的世界，该指南将带您从基础知识到使用 LLMOps 最佳实践部署高级应用程序

通过涵盖数据准备、RAG 和微调的分步示例构建和完善 LLM

掌握部署和监控 LLM 的基本技能，确保在生产中获得最佳性能

发现在实际应用中增强 LLM 性能和适应性的尖端方法

人工智能领域经历了快速发展，大型语言模型 (LLM) 处于这场革命的最前沿。这本 LLM 书籍通过利用 MLOps 最佳实践，提供了在实际场景中设计、训练和部署 LLM 的实用见解。这本全面的指南将指导您构建端到端 LLM 支持的技术内容编写器，克服孤立的 Jupyter Notebooks 并专注于教授如何构建生产级端到端 LLM 系统。

通过本书，您将学习数据工程、监督微调和部署。实践方法与详细示例相结合，可帮助您了解 MLOps 组件在项目中的实现。本书还探讨了该领域的前沿进展，包括推理优化和实时数据处理，使其成为任何希望在项目中利用 LLM 的人的重要资源。

读完本书后，您将能够熟练部署强大的大型语言模型，利用它们解决实际问题，并保持低延迟和高可用性推理能力。无论您是 AI 新手还是经验丰富的从业者，本书都能提供宝贵的见解和实践知识，以增强您在 LLM 方面的专业知识。

书名：LLM Engineer's Handbook: Master the Art of Engineering Large Language Models From Concept to Production

作者：Paul Iusztin, Maxime Labonne等

年份：2024

出版社：Packt Publishing

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书籍汇总：

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