LLM Systems Engineering for AI Engineers (Paperback)
Idioma: inglés
Editorial: Independently Published, 2026
- Tapa blanda
- Nuevo
Librería: Grand Eagle Retail, Bensenville, IL, Estados Unidos de AmericaGrand Eagle Retail
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Paperback. LLM Systems Engineering for AI Engineers: Build, Fine-Tune, Evaluate, Deploy, and Monitor Production-Ready Large Language Models with Python, PyTorch, Hugging Face, RAG, and MLOpsMove beyond LLM demos and learn how production AI systems are actually engineered.Many AI projects start with a promising prompt, then struggle when real users, private data, latency limits, evaluation failures, security risks, and deployment problems appear. How do you choose between RAG, fine-tuning, continued pretraining, hosted APIs, and open models? How do you test whether an LLM system is accurate, safe, cost-aware, and ready for production?SolutionLLM Systems Engineering for AI Engineers gives you a practical engineering path for building large language model applications from prototype to production using Python, PyTorch, Hugging Face, RAG, FastAPI, vector databases, evaluation workflows, deployment practices, monitoring, and MLOps.You will learn how to: Set up a clean LLM engineering workspaceUnderstand tokens, transformers, sampling, and inference behaviorPrepare datasets for training, fine-tuning, RAG, and evaluationTrain a small language model from scratch with PyTorchUse Hugging Face, PEFT, LoRA, and QLoRA for fine-tuningBuild retrieval-augmented generation systems for private knowledgeEvaluate accuracy, groundedness, safety, latency, and costDeploy, monitor, secure, and maintain production-ready LLM systemsProofThis book is built for AI engineers, ML engineers, software developers, data scientists, backend engineers, technical founders, and advanced students who want more than prompt experiments. With step-by-step workflows, runnable code examples, project structure, checklists, and a capstone production LLM system, it gives you the practical confidence to design, ship, and operate real AI systems. This item is printed on demand. Shipping may be from multiple locations in the US or from the UK, depending on stock availability.…
N° de ref. del artículo 9798185300183
- Título
- LLM Systems Engineering for AI Engineers (Paperback)
- Autor
- Steven J. Maranto
- Editorial
- Independently Published
- Año de publicación
- 2026
- Estado
- new
- Encuadernación
- Paperback
- Idioma
- inglés
- ISBN 13
- 9798185300183
Move beyond LLM demos and learn how production AI systems are actually engineered.
Many AI projects start with a promising prompt, then struggle when real users, private data, latency limits, evaluation failures, security risks, and deployment problems appear. How do you choose between RAG, fine-tuning, continued pretraining, hosted APIs, and open models? How do you test whether an LLM system is accurate, safe, cost-aware, and ready for production?
SolutionLLM Systems Engineering for AI Engineers gives you a practical engineering path for building large language model applications from prototype to production using Python, PyTorch, Hugging Face, RAG, FastAPI, vector databases, evaluation workflows, deployment practices, monitoring, and MLOps.
You will learn how to:
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Set up a clean LLM engineering workspace
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Understand tokens, transformers, sampling, and inference behavior
-
Prepare datasets for training, fine-tuning, RAG, and evaluation
-
Train a small language model from scratch with PyTorch
-
Use Hugging Face, PEFT, LoRA, and QLoRA for fine-tuning
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Build retrieval-augmented generation systems for private knowledge
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Evaluate accuracy, groundedness, safety, latency, and cost
-
Deploy, monitor, secure, and maintain production-ready LLM systems
This book is built for AI engineers, ML engineers, software developers, data scientists, backend engineers, technical founders, and advanced students who want more than prompt experiments. With step-by-step workflows, runnable code examples, project structure, checklists, and a capstone production LLM system, it gives you the practical confidence to design, ship, and operate real AI systems.
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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
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).
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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.
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