LLM Engineer's Handbook: Master the art of engineering large language models from concept to production
Idioma: inglés
Editorial: Packt Publishing, 2024
- Tapa blanda
- Usado
Librería: medimops, Berlin, Alemaniamedimops
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N° de ref. del artículo M01836200072-V
- Título
- LLM Engineer's Handbook: Master the art of engineering large language models from concept to production
- Autor
- Paul Iusztin
- Editorial
- Packt Publishing
- Año de publicación
- 2024
- Estado
- very good
- Encuadernación
- Encuadernación de tapa blanda
- Idioma
- inglés
- ISBN 10
- 1836200072
- ISBN 13
- 9781836200079
Step into the world of LLMs with this practical guide that takes you from the fundamentals to deploying advanced applications using LLMOps best practices
Get With Your Book: PDF Copy, AI Assistant, and Next-Gen Reader Free
Key Features
- Build and refine LLMs step by step, covering data preparation, RAG, and fine-tuning
- Learn essential skills for deploying and monitoring LLMs, ensuring optimal performance in production
- Utilize preference alignment, evaluation, and inference optimization to enhance performance and adaptability of your LLM applications
Book Description
Artificial intelligence has undergone rapid advancements, and Large Language Models (LLMs) are at the forefront of this revolution. This LLM book offers insights into designing, training, and deploying LLMs in real-world scenarios by leveraging MLOps best practices. The guide walks you through building an LLM-powered twin that’s cost-effective, scalable, and modular. It moves beyond isolated Jupyter notebooks, focusing on how to build production-grade end-to-end LLM systems.
Throughout this book, you will learn data engineering, supervised fine-tuning, and deployment. The hands-on approach to building the LLM Twin use case will help you implement MLOps components in your own projects. You will also explore cutting-edge advancements in the field, including inference optimization, preference alignment, and real-time data processing, making this a vital resource for those looking to apply LLMs in their projects.
By the end of this book, you will be proficient in deploying LLMs that solve practical problems while maintaining low-latency and high-availability inference capabilities. Whether you are new to artificial intelligence or an experienced practitioner, this book delivers guidance and practical techniques that will deepen your understanding of LLMs and sharpen your ability to implement them effectively.
What you will learn
- Implement robust data pipelines and manage LLM training cycles
- Create your own LLM and refine it with the help of hands-on examples
- Get started with LLMOps by diving into core MLOps principles such as orchestrators and prompt monitoring
- Perform supervised fine-tuning and LLM evaluation
- Deploy end-to-end LLM solutions using AWS and other tools
- Design scalable and modularLLM systems
- Learn about RAG applications by building a feature and inference pipeline
Who this book is for
This book is for AI engineers, NLP professionals, and LLM engineers looking to deepen their understanding of LLMs. Basic knowledge of LLMs and the Gen AI landscape, Python and AWS is recommended. Whether you are new to AI or looking to enhance your skills, this book provides comprehensive guidance on implementing LLMs in real-world scenarios
Table of Contents
- Understanding the LLM Twin Concept and Architecture
- Tooling and Installation
- Data Engineering
- RAG Feature Pipeline
- Supervised Fine-Tuning
- Fine-Tuning with Preference Alignment
- Evaluating LLMs
- Inference Optimization
- RAG Inference Pipeline
- Inference Pipeline Deployment
- MLOps and LLMOps
“Sinopsis” puede pertenecer a otra edición de este título.
Acerca del autor
Maxime Labonne is a Senior Staff Machine Learning Scientist at Liquid AI, serving as the head of post-training. He holds a Ph.D. in Machine Learning from the Polytechnic Institute of Paris and is recognized as a Google Developer Expert in AI/ML. An active blogger, he has made significant contributions to the open-source community, including the LLM Course on GitHub, tools such as LLM AutoEval, and several state-of-the-art models like NeuralBeagle and Phixtral. He is the author of the best-selling book "Hands-On Graph Neural Networks Using Python," published by Packt.
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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
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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.
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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).
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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.
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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 medimops, Leipzig, 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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