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Detalles bibliogr�ficos

T�tulo: LLM Engineer's Handbook: Master the art of engineering large language models from concept to production
Editor: Packt Publishing
Fecha de publicaci�n: 2024
Idioma: Ingl�s
ISBN 10: 1836200072
ISBN 13: 9781836200079
Encuadernaci�n: paperback
Estado: Good

Acerca de

Sinopsis

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

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

Acerca de los autores

Paul Iusztin is a senior ML and MLOps engineer at Metaphysic, a leading GenAI platform, serving as one of their core engineers in taking their deep learning products to production. Along with Metaphysic, with over seven years of experience, he built GenAI, Computer Vision and MLOps solutions for CoreAI, Everseen, and Continental. Paul's determined passion and mission are to build data-intensive AI/ML products that serve the world and educate others about the process. As the Founder of Decoding ML, a channel for battle-tested content on learning how to design, code, and deploy production-grade ML, Paul has significantly enriched the engineering and MLOps community. His weekly content on ML engineering and his open-source courses focusing on end-to-end ML life cycles, such as Hands-on LLMs and LLM Twin, testify to his valuable contributions.

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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Descripci�n de la librer�a

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Informaci�n empresarial del vendedor

Half Price Books, Records, Magazines, Inc.
5803 E. Northwest Hwy., Dallas, TX, 75231, U.S.A.

Condiciones de venta y env�o

Condiciones de venta

Derecho a cancelaci�n

Si eres un consumidor puedes cancelar el presente contrato de acuerdo con lo indicado a continuaci�n. Son consumidores las personas f�sicas que act�en con un prop�sito ajeno a su actividad comercial, empresarial, oficio o profesi�n.

Documento de informaci�n al consumidor y usuario sobre el desistimiento

Derecho de desistimiento:

Tienes derecho a desistir del presente contrato en un plazo de 14 d�as naturales sin necesidad de justificaci�n.

El plazo de desistimiento expirar� a los 14 d�as naturales del d�a en que t� o un tercero que hayas indicado, distinto del transportista, adquiera la posesi�n material del �ltimo bien, componente o pieza.

Para ejercer el derecho de desistimiento, deber�s notificarnos a HPB-Red, 5803 E. Northwest Hwy., 75231, Dallas, Texas, U.S.A., +1 214-819-9556, de tu decisi�n de desistir del contrato a trav�s de una declaraci�n inequ�voca (por ejemplo, una carta enviada por correo postal, fax o correo electr�nico). Podr�s utilizar el modelo de formulario de desistimiento que figura a continuaci�n, aunque su uso no es obligatorio. Tienes asimismo la opci�n de cumplimentar y enviar electr�nicamente el modelo de formulario de desistimiento o cualquier otra declaraci�n inequ�voca a trav�s de nuestro sitio web a "Mis pedidos" en "Mi cuenta". Si recurres a esta opci�n, te comunicaremos sin demora en un soporte duradero (por ejemplo, por correo electr�nico) la recepci�n de dicho desistimiento.

Para cumplir el plazo de desistimiento, basta con que la comunicaci�n relativa al ejercicio por tu parte de este derecho sea enviada antes de que venza el plazo correspondiente.

Consecuencias del desistimiento:

En caso de desistimiento por tu parte, te devolveremos todos los pagos recibidos de ti, incluidos los gastos de entrega (con la excepci�n de los gastos adicionales resultantes de la elecci�n por tu parte de una modalidad de entrega diferente a la modalidad menos costosa de entrega ordinaria que ofrezcamos) sin ninguna demora indebida y, en todo caso, a m�s tardar 14 d�as naturales a partir de la fecha en la que se nos informes de tu decisi�n de desistir del presente contrato. Procederemos a efectuar dicho reembolso utilizando el mismo medio de pago empleado por ti para la transacci�n inicial, a no ser que hayas dispuesto expresamente lo contrario; en todo caso, no incurrir�s en ning�n gasto como consecuencia del reembolso.

Podremos retenerte el reembolso hasta haber recibido los bienes, o hasta que hayas presentado una prueba de la devoluci�n de los mismos, seg�n qu� condici�n se cumpla primero. Deber�s devolvernos o entregarnos directamente los bienes a HPB-Red, 3860 La Reunion Pkwy., 75212, Dallas, Texas, U.S.A., +1 214-819-9556, sin ninguna demora indebida y, en cualquier caso, a m�s tardar en el plazo de 14 d�as naturales a partir de la fecha en que nos comuniques tu decisi�n de desistimiento del contrato. Se considerar� cumplido el plazo si efect�as la devoluci�n de los bienes antes de que haya concluido dicho plazo. Deber�s asumir el coste directo de devoluci�n de los bienes. Solo ser�s responsable de la disminuci�n de valor de los bienes resultante de una manipulaci�n distinta a la necesaria para establecer la naturaleza, las caracter�sticas y el funcionamiento de los bienes.

Excepciones al derecho de desistimiento:

La entrega de peri�dicos, publicaciones especializadas o revistas con la excepci�n de contratos de suscripci�n; y
La entrega de contenido digital (incluyendo apps, MP3, etc.) que no hubiera sido entregado en un medio tangible (por ejemplo: CD o DVD), si al realizar tu pedido has aceptado que podemos proceder al env�o del producto y que no resulta posible su cancelaci�n una vez comienza la entrega.

Modelo de formulario de desistimiento

(S�lo debe cumplimentar y enviar el presente formulario si desea desistir del contrato)

A la atenci�n de: (HPB-Red, 5803 E. Northwest Hwy., 75231, Dallas, Texas, U.S.A., +1 214-819-9556)

Por la presente le comunico/comunicamos* que desisto de mi/desistimos de nuestro* contrato de venta del siguiente bien/prestaci�n del siguiente servicio*

Pedido el/recibido el*:

Nombre del consumidor y usuario o de los consumidores y usuarios:

Domicilio del consumidor y usuario o de los consumidores y usuarios:

Firma del consumidor y usuario o de los consumidores y usuarios (solo si el presente formulario se presenta en papel):

Fecha:

* Eliminar en su caso

Condiciones de env�o

Tarifas de env�o en Estados Unidos de America

Tarifas de env�o en Estados Unidos de America
Cantidad del pedido	De 4 a 14 d�as h�biles	De 2 a 6 d�as h�biles
Primer art�culo	EUR 3.24	EUR 6.04

Los plazos de entrega los establecen los vendedores y var�an seg�n el transportista y la ubicaci�n. Los pedidos que pasan por la aduana pueden sufrir retrasos y los compradores son responsables de los aranceles o tarifas asociadas. Los vendedores pueden ponerse en contacto con usted en relaci�n con cargos adicionales para cubrir cualquier aumento en los costes de env�o de los art�culos.