LLMOps Engineering : Monitoring, Evaluation, and Production Lifecycle for AI Applications: The Complete Engineering Playbook for Deploying, Monitoring, and Continuously Improving LLM Applications in Production
Idioma: inglés
Editorial: Independently Published Jun 2026, 2026
- Tapa blanda
- Nuevo
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Neuware - Master the Production Lifecycle of Enterprise AIGoing from a successful proof-of-concept to a reliable, production-grade Large Language Model (LLM) application is one of the hardest challenges in modern software engineering. LLMOps Engineering is your definitive, practical playbook to deploying, monitoring, and continuously improving LLMs at scale.Written specifically for machine learning engineers, data scientists, and AI platform architects, this comprehensive guide bridges the gap between prompt engineering and enterprise-grade AI operations. You will learn how to build robust infrastructure that makes your non-deterministic AI systems observable, cost-effective, secure, and highly performant.Inside this production-focused playbook, you will discover how to: - Establish End-to-End Observability: Implement advanced tracing, logging, and metrics with Langfuse, Arize, and MLflow to capture rich LLM telemetry.- Build Automated Evaluation Pipelines: Set up systematic evaluation using LLM-as-a-judge patterns, RAGAS, and DeepEval to measure correctness and bias.- Optimize Infrastructure & Token Costs: Reduce latency and spend through semantic caching, prompt compression, and intelligent model routing techniques.- Deploy Safely in Production: Run canary releases, shadow deployments, and complex A/B testing environments tailored for LLM outputs.- Scale Production RAG Systems: Optimize vector databases, chunking strategies, and hybrid search for highly accurate contextual retrieval.- Govern and Secure AI Applications: Navigate regulatory compliance, implement audit logging, and protect against prompt injection attacks.Whether you are fine-tuning open-source models or integrating commercial APIs, this book provides the production-proven patterns, architecture diagrams, and tool references you need to run AI reliably. Stop guessing in production-engineer your LLM applications for scale.…
N° de ref. del artículo 9798199945875
- Título
- LLMOps Engineering : Monitoring, Evaluation, and Production Lifecycle for AI Applications: The Complete Engineering Playbook for Deploying, Monitoring, and Continuously Improving LLM Applications in Production
- Autor
- Chatvariety Team
- Editorial
- Independently Published Jun 2026
- Año de publicación
- 2026
- Estado
- Neu
- Encuadernación
- Taschenbuch
- Idioma
- inglés
- ISBN 13
- 9798199945875
- Peso del artículo
- 137 gramos
- Dimensiones
- 229x152x5 mm
- Serie
- Libro 5 de 21: Production AI Engineering Series
Going from a successful proof-of-concept to a reliable, production-grade Large Language Model (LLM) application is one of the hardest challenges in modern software engineering. LLMOps Engineering is your definitive, practical playbook to deploying, monitoring, and continuously improving LLMs at scale.
Written specifically for machine learning engineers, data scientists, and AI platform architects, this comprehensive guide bridges the gap between prompt engineering and enterprise-grade AI operations. You will learn how to build robust infrastructure that makes your non-deterministic AI systems observable, cost-effective, secure, and highly performant.
Inside this production-focused playbook, you will discover how to:
- Establish End-to-End Observability: Implement advanced tracing, logging, and metrics with Langfuse, Arize, and MLflow to capture rich LLM telemetry.
- Build Automated Evaluation Pipelines: Set up systematic evaluation using LLM-as-a-judge patterns, RAGAS, and DeepEval to measure correctness and bias.
- Optimize Infrastructure & Token Costs: Reduce latency and spend through semantic caching, prompt compression, and intelligent model routing techniques.
- Deploy Safely in Production: Run canary releases, shadow deployments, and complex A/B testing environments tailored for LLM outputs.
- Scale Production RAG Systems: Optimize vector databases, chunking strategies, and hybrid search for highly accurate contextual retrieval.
- Govern and Secure AI Applications: Navigate regulatory compliance, implement audit logging, and protect against prompt injection attacks.
Whether you are fine-tuning open-source models or integrating commercial APIs, this book provides the production-proven patterns, architecture diagrams, and tool references you need to run AI reliably. Stop guessing in production—engineer your LLM applications for scale.
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Derecho al desistimiento
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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.
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.
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