LLM Design Patterns : A Practical Guide to Building Robust and Efficient AI Systems
Idioma: inglés
Editorial: Packt Publishing, 2025
- Tapa blanda
- Nuevo
Librería: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, AlemaniaAHA-BUCH GmbH
Vendedor de IberLibro desde 14 de agosto de 2006
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nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - Explore reusable design patterns, including data-centric approaches, model development, model fine-tuning, and RAG for LLM application development and advanced prompting techniquesKey Features: Learn comprehensive LLM development, including data prep, training pipelines, and optimization Explore advanced prompting techniques, such as chain-of-thought, tree-of-thought, RAG, and AI agents Implement evaluation metrics, interpretability, and bias detection for fair, reliable models Print or Kindle purchase includes a free PDF Elektronisches BuchBook Description:This practical guide for AI professionals enables you to build on the power of design patterns to develop robust, scalable, and efficient large language models (LLMs). Written by a global AI expert and popular author driving standards and innovation in Generative AI, security, and strategy, this book covers the end-to-end lifecycle of LLM development and introduces reusable architectural and engineering solutions to common challenges in data handling, model training, evaluation, and deployment.You'll learn to clean, augment, and annotate large-scale datasets, architect modular training pipelines, and optimize models using hyperparameter tuning, pruning, and quantization. The chapters help you explore regularization, checkpointing, fine-tuning, and advanced prompting methods, such as reason-and-act, as well as implement reflection, multi-step reasoning, and tool use for intelligent task completion. The book also highlights Retrieval-Augmented Generation (RAG), graph-based retrieval, interpretability, fairness, and RLHF, culminating in the creation of agentic LLM systems.By the end of this book, you'll be equipped with the knowledge and tools to build next-generation LLMs that are adaptable, efficient, safe, and aligned with human values.What You Will Learn: Implement efficient data prep techniques, including cleaning and augmentation Design scalable training pipelines with tuning, regularization, and checkpointing Optimize LLMs via pruning, quantization, and fine-tuning Evaluate models with metrics, cross-validation, and interpretability Understand fairness and detect bias in outputs Develop RLHF strategies to build secure, agentic AI systemsWho this book is for:This book is essential for AI engineers, architects, data scientists, and software engineers responsible for developing and deploying AI systems powered by large language models. A basic understanding of machine learning concepts and experience in Python programming is a must.Table of Contents Introduction to LLM Design Patterns Data Cleaning for LLM Training Data Augmentation Handling Large Datasets for LLM Training Data Versioning Dataset Annotation and Labeling Training Pipeline Hyperparameter Tuning Regularization Checkpointing and Recovery Fine-Tuning Model Pruning Quantization Evaluation Metrics Cross-Validation Interpretability Fairness and Bias Detection Adversarial Robustness Reinforcement Learning from Human Feedback Chain-of-Thought Prompting Tree-of-Thoughts Prompting Reasoning and Acting Reasoning WithOut Observation Reflection Techniques Automatic Multi-Step Reasoning and Tool Use Retrieval-Augmented Generation Graph-Based RAG Advanced RAG Evaluating RAG Systems Agentic Patterns.…
N° de ref. del artículo 9781836207030
- Título
- LLM Design Patterns : A Practical Guide to Building Robust and Efficient AI Systems
- Autor
- Ken Huang
- Editorial
- Packt Publishing
- Año de publicación
- 2025
- Estado
- Neu
- Encuadernación
- Taschenbuch
- Idioma
- inglés
- ISBN 10
- 1836207034
- ISBN 13
- 9781836207030
- Peso del artículo
- 992 gramos
- Dimensiones
- 235x191x29 mm
Explore reusable design patterns, including data-centric approaches, model development, model fine-tuning, and RAG for LLM application development and advanced prompting techniques
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Key Features
- Learn comprehensive LLM development, including data prep, training pipelines, and optimization
- Explore advanced prompting techniques, such as chain-of-thought, tree-of-thought, RAG, and AI agents
- Implement evaluation metrics, interpretability, and bias detection for fair, reliable models
Book Description
This practical guide for AI professionals enables you to build on the power of design patterns to develop robust, scalable, and efficient large language models (LLMs). Written by a global AI expert and popular author driving standards and innovation in Generative AI, security, and strategy, this book covers the end-to-end lifecycle of LLM development and introduces reusable architectural and engineering solutions to common challenges in data handling, model training, evaluation, and deployment.
You’ll learn to clean, augment, and annotate large-scale datasets, architect modular training pipelines, and optimize models using hyperparameter tuning, pruning, and quantization. The chapters help you explore regularization, checkpointing, fine-tuning, and advanced prompting methods, such as reason-and-act, as well as implement reflection, multi-step reasoning, and tool use for intelligent task completion. The book also highlights Retrieval-Augmented Generation (RAG), graph-based retrieval, interpretability, fairness, and RLHF, culminating in the creation of agentic LLM systems.
By the end of this book, you’ll be equipped with the knowledge and tools to build next-generation LLMs that are adaptable, efficient, safe, and aligned with human values.
What you will learn
- Implement efficient data prep techniques, including cleaning and augmentation
- Design scalable training pipelines with tuning, regularization, and checkpointing
- Optimize LLMs via pruning, quantization, and fine-tuning
- Evaluate models with metrics, cross-validation, and interpretability
- Understand fairness and detect bias in outputs
- Develop RLHF strategies to build secure, agentic AI systems
Who this book is for
This book is essential for AI engineers, architects, data scientists, and software engineers responsible for developing and deploying AI systems powered by large language models. A basic understanding of machine learning concepts and experience in Python programming is a must.
Table of Contents
- Introduction to LLM Design Patterns
- Data Cleaning for LLM Training
- Data Augmentation
- Handling Large Datasets for LLM Training
- Data Versioning
- Dataset Annotation and Labeling
- Training Pipeline
- Hyperparameter Tuning
- Regularization
- Checkpointing and Recovery
- Fine-Tuning
- Model Pruning
- Quantization
- Evaluation Metrics
- Cross-Validation
- Interpretability
- Fairness and Bias Detection
- Adversarial Robustness
- Reinforcement Learning from Human Feedback
- Chain-of-Thought Prompting
- Tree-of-Thoughts Prompting
- Reasoning and Acting
- Reasoning WithOut Observation
- Reflection Techniques
- Automatic Multi-Step Reasoning and Tool Use
- Retrieval-Augmented Generation
- Graph-Based RAG
- Advanced RAG
- Evaluating RAG Systems
- Agentic Patterns
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§ 5 Elección de la ley, lugar de cumplimiento, lugar de jurisdicción
(1)Se aplicará la legislación alemana. En el caso de los consumidores, esta elección de la ley aplicable solo se aplicará en la medida en que no se retire la protección otorgada por las disposiciones imperativas de la ley del Estado de residencia habitual del consumidor (principio de favorabilidad).
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Los pasos técnicos para la conclusión del contrato, la conclusión del contrato en sí y las opciones de corrección se llevan a cabo de acuerdo con las disposiciones "Conclusión del contrato" de nuestros Términos y Condiciones Generales (Parte I.).
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- Características esenciales de los bienes o servicios
Las características esenciales de los bienes y/o servicios se pueden encontrar en la oferta respectiva.
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5.5. A menos que se indique lo contrario para los métodos de pago individuales, las reclamaciones de pago del contrato celebrado deben pagarse inmediatamente.
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6.2 En la medida en que no se especifique ningún otro plazo en la oferta respectiva o en el botón designado correspondientemente, la entrega de los bienes tendrá lugar dentro de los 3-5 días posteriores a la conclusión del contrato (en el caso del pago anticipado acordado, sin embargo, solo después del momento de su instrucción de pago).
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- Responsabilidad legal por defectos
La responsabilidad por defectos se rige por la disposición "Garantía" en nuestros Términos y Condiciones Generales (Parte I).
última actualización: 07/12/2017
Derecho al desistimiento
Si es un consumidor, puede rescindir el contrato de acuerdo con lo siguiente. Por consumidor se entiende cualquier persona física que actúe con fines ajenos a su actividad comercial, empresarial, oficio o profesión.
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.
Efectos del desistimiento
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.
Efectuaremos el reembolso sin demoras indebidas y, a más tardar, 14 días después de que se nos informe de su decisión de rescindir este contrato.
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.
Excepciones al derecho de desistimiento
El derecho de desistimiento no se aplica a lo siguiente:
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- El suministro de contenido digital que no se proporcione en un soporte tangible (por ejemplo, en un CD o DVD) si, al hacer el pedido, aceptó que podíamos empezar a entregarlo y que no podría desistir una vez iniciada la entrega.
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última actualización: 25/04/2018