Building AI Systems with Python
Idioma: inglés
Editorial: APRESS L.P. Dez 2026, 2026
- Tapa blanda
- Nuevo
Librería: Rheinberg-Buch Andreas Meier eK, Bergisch Gladbach, AlemaniaRheinberg-Buch Andreas Meier eK
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Neuware -This book is a practical, end-to-end guide for engineers and practitioners who want to move beyond prototypes and confidently deploy machine learning and large language model solutions in real-world environments.This book guides through the entire modern machine learning lifecycle. You ll start with foundations using NumPy, Pandas, and PyArrow for data pipelines, then build solid baselines with scikit-learn. From there, you advance into deep learning with PyTorch, transformers, and LLM adaptation techniques such as LoRA and QLoRA. You ll explore diffusion and multimodal models, and learn to build retrieval-augmented generation systems with FAISS and pgvector. Practical chapters cover agents, tool use, evaluation frameworks, observability, and responsible AI practices including privacy, safety, and governance. Finally, you ll master deployment techniques using FastAPI, Ray Serve, TorchServe, and cutting-edge LLM serving engines like vLLM and TGI. Each concept is paired with clear code examples, testing patterns, and operational checklists. Instead of one-off tricks, you ll adopt repeatable workflows: schema-first tooling, reproducible training pipelines, evaluation with golden datasets, and secure production rollouts with monitoring and compliance checkpoints.In the end, this book helps you build systems that are robust, auditable, and optimized whether you're deploying your first model or managing complex enterprise workloads. For engineers who want to ship AI confidently and responsibly, this is your practical playbook for the GenAI era.What you will learn:Implement modern AI models including transformers, diffusion, multimodal, recommenders, and RL using practical PyTorch examples.Fine tune and serve LLMs with LoRA/QLoRA, quantization, RAG, tool calling, structured prompts, and robust evaluation techniques.Design agentic AI systems with memory, planning, safe tool execution, multi agent patterns, and autonomy evaluation frameworks.Deploy and run production grade AI with MLOps/LLMOps covering serving, performance tuning, monitoring, cost control, compliance, and edge deployments.Who this book is for:This book is designed for practicing machine learning and AI engineers, software engineers moving into applied AI, data scientists building production systems, MLOps/LLMOps practitioners, and technical builders who want to go beyond demos and deploy real-world GenAI, LLM, and PyTorch-based systems at scale. 443 pp. Englisch.…
N° de ref. del artículo 9798868827570
- Título
- Building AI Systems with Python
- Autor
- Martin Hander
- Editorial
- APRESS L.P. Dez 2026
- Año de publicación
- 2026
- Estado
- Neu
- Encuadernación
- Taschenbuch
- Idioma
- inglés
- ISBN 13
- 9798868827570
- Peso del artículo
- 895 gramos
- Dimensiones
- 254x178x26 mm
This book is a practical, end-to-end guide for engineers and practitioners who want to move beyond prototypes and confidently deploy machine learning and large language model solutions in real-world environments.
This book guides through the entire modern machine learning lifecycle. You’ll start with foundations using NumPy, Pandas, and PyArrow for data pipelines, then build solid baselines with scikit-learn. From there, you advance into deep learning with PyTorch, transformers, and LLM adaptation techniques such as LoRA and QLoRA. You’ll explore diffusion and multimodal models, and learn to build retrieval-augmented generation systems with FAISS and pgvector. Practical chapters cover agents, tool use, evaluation frameworks, observability, and responsible AI practices including privacy, safety, and governance. Finally, you’ll master deployment techniques using FastAPI, Ray Serve, TorchServe, and cutting-edge LLM serving engines like vLLM and TGI. Each concept is paired with clear code examples, testing patterns, and operational checklists. Instead of one-off tricks, you’ll adopt repeatable workflows: schema-first tooling, reproducible training pipelines, evaluation with golden datasets, and secure production rollouts with monitoring and compliance checkpoints.
In the end, this book helps you build systems that are robust, auditable, and optimized―whether you're deploying your first model or managing complex enterprise workloads. For engineers who want to ship AI confidently and responsibly, this is your practical playbook for the GenAI era.
What you will learn:
Implement modern AI models including transformers, diffusion, multimodal, recommenders, and RL using practical PyTorch examples.
Fine tune and serve LLMs with LoRA/QLoRA, quantization, RAG, tool calling, structured prompts, and robust evaluation techniques.
Design agentic AI systems with memory, planning, safe tool execution, multi agent patterns, and autonomy evaluation frameworks.
Deploy and run production grade AI with MLOps/LLMOps covering serving, performance tuning, monitoring, cost control, compliance, and edge deployments.
Who this book is for:
This book is designed for practicing machine learning and AI engineers, software engineers moving into applied AI, data scientists building production systems, MLOps/LLMOps practitioners, and technical builders who want to go beyond demos and deploy real-world GenAI, LLM, and PyTorch-based systems at scale.
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Acerca del autor
Martin Hander, Ph.D. (LIGS University), is a technology expert, author, and researcher specializing in artificial intelligence, cloud computing, web services and modern data platforms. With more than 15 years of experience in enterprise software engineering, distributed systems, and cloud-native architectures, he has worked across both academic and industry settings, helping organizations build scalable, secure, and future-ready applications.
When not writing or researching, Martin enjoys mentoring developers, exploring emerging artificial intelligence innovations, and contributing to the global tech community.
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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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