Architecting Generative AI Applications : Build, deploy, and scale production-ready GenAI systems with LLMOps best practices
Idioma: inglés
Editorial: Packt Publishing, 2026
- Tapa blanda
- Nuevo
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nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - Take generative AI applications from prototype to production by mastering LLM architectures, evaluation strategies, LLMOps workflows, and deployment pipelines, using proven approaches to build reliable, secure, and scalable systemsFree with your book: DRM-free PDF version + access to Packt's next-gen Reader\*Key Features:- Learn how to take generative AI apps from prototype to production- Apply evaluation, LLMOps, and SRE practices for reliable systems- Design scalable architectures using modern AI engineering patternsBook Description:Build production-ready generative AI applications by moving beyond prototypes and applying proven engineering principles. This book shows you how to design, evaluate, deploy, and scale AI systems that remain reliable, secure, and maintainable in real-world environments.Vibe-coding tools and coding assistants make it easy to create prototypes, but taking them into production is where most teams struggle. Written by a Staff AI Engineer at Google, this book guides you through scoping use cases, aligning them with business goals, and scaling generative AI adoption. You'll learn how to evaluate LLMs using offline metrics, human-in-the-loop approaches, and statistical testing, as well as how to design architectures such as RAG, vector databases, agents, and memory systems.You'll also understand how to operationalize these systems with production-grade code, testing practices, and DevOps, MLOps, and LLMOps workflows. The book covers deployment, scaling, and key considerations for security, Responsible AI, observability, and reliability.By the end of this book, you will be able to design, deploy, and maintain scalable generative AI applications, run A/B tests to measure impact, and apply durable engineering principles so your systems succeed beyond the prototype stage.\*Email sign-up and proof of purchase requiredWhat You Will Learn:- Design end-to-end generative AI product workflows- Build and evaluate AI systems with robust metrics- Implement production-ready code and testing practices- Apply LLMOps and automation for AI deployments- Architect scalable systems using modern AI patterns- Improve reliability with observability and SRE practices- Run A/B tests to measure product impact effectivelyWho this book is for:Technical leaders, AI engineers, data scientists, software engineers, and architects building generative AI applications. Engineering managers, product leaders, and decision-makers seeking to deploy, scale, and maintain production-grade AI systems will also benefit.Table of Contents- Building a Prototype- Evaluation- Key Architectures- From Prototype to Production- Moving from DevOps and MLOps to LLMOps- Deploying Your Application- Ethics and Security- Observability and Reliability- Maintaining Your Application- A/B Testing and Online Experiments.…
N° de ref. del artículo 9781806678655
- Título
- Architecting Generative AI Applications : Build, deploy, and scale production-ready GenAI systems with LLMOps best practices
- Autor
- Leonid Kuligin
- Editorial
- Packt Publishing
- Año de publicación
- 2026
- Estado
- Neu
- Encuadernación
- Taschenbuch
- Idioma
- inglés
- ISBN 10
- 1806678659
- ISBN 13
- 9781806678655
- Peso del artículo
- 525 gramos
- Dimensiones
- 235x191x16 mm
Take generative AI applications from prototype to production by mastering LLM architectures, evaluation strategies, LLMOps workflows, and deployment pipelines, using proven approaches to build reliable, secure, and scalable systems
Free with your book: DRM-free PDF version + access to Packt's next-gen Reader*
Key Features
- Learn how to take generative AI apps from prototype to production
- Apply evaluation, LLMOps, and SRE practices for reliable systems
- Design scalable architectures using modern AI engineering patterns
Book Description
Build production-ready generative AI applications by moving beyond prototypes and applying proven engineering principles. This book shows you how to design, evaluate, deploy, and scale AI systems that remain reliable, secure, and maintainable in real-world environments.
Vibe-coding tools and coding assistants make it easy to create prototypes, but taking them into production is where most teams struggle. Written by a Staff AI Engineer at Google, this book guides you through scoping use cases, aligning them with business goals, and scaling generative AI adoption. You’ll learn how to evaluate LLMs using offline metrics, human-in-the-loop approaches, and statistical testing, as well as how to design architectures such as RAG, vector databases, agents, and memory systems.
You’ll also understand how to operationalize these systems with production-grade code, testing practices, and DevOps, MLOps, and LLMOps workflows. The book covers deployment, scaling, and key considerations for security, Responsible AI, observability, and reliability.
By the end of this book, you will be able to design, deploy, and maintain scalable generative AI applications, run A/B tests to measure impact, and apply durable engineering principles so your systems succeed beyond the prototype stage.
*Email sign-up and proof of purchase required
What you will learn
- Design end-to-end generative AI product workflows
- Build and evaluate AI systems with robust metrics
- Implement production-ready code and testing practices
- Apply LLMOps and automation for AI deployments
- Architect scalable systems using modern AI patterns
- Improve reliability with observability and SRE practices
- Run A/B tests to measure product impact effectively
Who this book is for
Technical leaders, AI engineers, data scientists, software engineers, and architects building generative AI applications. Engineering managers, product leaders, and decision-makers seeking to deploy, scale, and maintain production-grade AI systems will also benefit.
Table of Contents
- Building a Prototype
- Evaluation
- Key Architectures
- From Prototype to Production
- Moving from DevOps and MLOps to LLMOps
- Deploying Your Application
- Ethics and Security
- Observability and Reliability
- Maintaining Your Application
- A/B Testing and Online Experiments
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Información sobre el derecho de desistimiento
Derecho legal de desistimiento
Tiene derecho a rescindir este contrato en un plazo de 14 días sin dar ningún motivo.
El periodo de desistimiento vencerá a los 14 días desde que usted, o un tercero que no sea el transportista e indicado por usted, adquiera la posesión física del último bien o del último lote o pieza.
Para ejercer el derecho de desistimiento, complete de forma electrónica y envíe una declaración clara en nuestro sitio web, desde "Mis compras" en "Mi cuenta". Le enviaremos sin demora un acuse de recibo de dicho desistimiento a través de un soporte duradero (por ejemplo, por correo electrónico).
Para cumplir con el plazo de desistimiento, basta con que envíe su comunicación relativa al ejercicio del derecho de desistimiento antes de que venza el periodo de desistimiento.
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Si rescinde este contrato, le reembolsaremos todos los pagos que hayamos recibido de usted, incluidos los gastos de envío (excepto los gastos adicionales que surjan si elige un tipo de envío que no sea el tipo de envío estándar más económico que ofrecemos).
Podemos hacer una deducción del reembolso por la pérdida de valor de cualquier bien suministrado, si la pérdida es el resultado de una manipulación innecesaria por su parte.
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Efectuaremos el reembolso utilizando el mismo medio de pago que utilizó para la transacción inicial, a menos que haya acordado expresamente lo contrario; en cualquier caso, no incurrirá en ningún cargo como resultado de dicho reembolso.
Podremos retener el reembolso hasta que hayamos recibido los bienes o hasta que nos haya presentado una prueba de que los ha devuelto, lo que ocurra primero.
Deberá devolver los bienes o entregarlos a AHA-BUCH GmbH, Einbeck, Germany, sin demoras indebidas y, en cualquier caso, en un plazo máximo de 14 días a partir del día en que nos comunique su desistimiento del presente contrato. El plazo se cumple si devuelve la mercancía antes de que venza el periodo de 14 días. Tendrá que asumir los gastos directos de devolución de los bienes. Usted solo es responsable de la disminución del valor de los bienes como resultado de una manipulación distinta a la necesaria para establecer la naturaleza, las características y el funcionamiento de los bienes.
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