Large Language Models (LLMs) Handbook : A Comprehensive Guide to Building, Fine-Tuning, Deploying, and Optimizing LLMs in Production
Idioma: inglés
Editorial: Independently Published Apr 2026, 2026
Serie: Libro 8 de 12 - Programming AI & Development Handbook Collection
- Tapa blanda
- Nuevo
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Neuware - Large Language Models have transformed the field of artificial intelligence. What began as research prototypes has evolved into powerful production systems driving real business value across industries. Yet moving from impressive demos to reliable, scalable, and cost-effective deployments remains one of the biggest challenges facing AI teams today.This handbook bridges that critical gap.Written for experienced developers, AI engineers, and technical leaders, Large Language Models (LLMs) Handbook delivers a complete, end-to-end guide to the modern LLM lifecycle. From transformer fundamentals and pre-training principles to advanced fine-tuning, preference alignment, retrieval-augmented generation (RAG), agentic systems, and production-grade inference optimization - every stage is covered with clarity, depth, and practical focus.You will learn how to: - Build and train transformer-based models from scratch- Master parameter-efficient fine-tuning with LoRA, QLoRA, and DoRA- Align models using RLHF, DPO, ORPO, and other state-of-the-art techniques- Design robust RAG systems - from naive retrieval to Graph RAG and Agentic RAG- Build autonomous agents with ReAct, tool use, memory, planning, and multi-agent collaboration- Optimize inference with quantization (GPTQ, AWQ, GGUF), speculative decoding, and continuous batching- Deploy and serve models efficiently using vLLM, TensorRT-LLM, and Ollama- Establish production-grade LLMOps with monitoring, observability, versioning, and governance- Navigate security, ethics, cost optimization, and enterprise scaling challengesEach chapter combines rigorous technical explanations with complete, production-ready code examples, architectural diagrams, real-world production tips, hands-on exercises, and checklists you can apply immediately.Whether you are fine-tuning open-source models, building sophisticated agentic workflows, or scaling LLM applications to thousands of users, this handbook provides the practical knowledge and battle-tested patterns needed to succeed in 2026 and beyond.Perfect for: - Machine Learning Engineers and AI Practitioners- Software Engineers moving into AI systems- Technical leaders and architects responsible for LLM initiatives- Anyone building production-grade applications with Large Language ModelsStay ahead in one of the fastest-moving fields in technology. Master the full LLM lifecycle - from research to reliable production systems.…
N° de ref. del artículo 9798255541904
- Título
- Large Language Models (LLMs) Handbook : A Comprehensive Guide to Building, Fine-Tuning, Deploying, and Optimizing LLMs in Production
- Autor
- Sammy Tech
- Editorial
- Independently Published Apr 2026
- Año de publicación
- 2026
- Estado
- Neu
- Encuadernación
- Taschenbuch
- Idioma
- inglés
- ISBN 13
- 9798255541904
- Peso del artículo
- 258 gramos
- Dimensiones
- 229x152x10 mm
- Serie
- Libro 8 de 12: Programming AI & Development Handbook Collection
Large Language Models have transformed the field of artificial intelligence. What began as research prototypes has evolved into powerful production systems driving real business value across industries. Yet moving from impressive demos to reliable, scalable, and cost-effective deployments remains one of the biggest challenges facing AI teams today.
This handbook bridges that critical gap.
Written for experienced developers, AI engineers, and technical leaders, Large Language Models (LLMs) Handbook delivers a complete, end-to-end guide to the modern LLM lifecycle. From transformer fundamentals and pre-training principles to advanced fine-tuning, preference alignment, retrieval-augmented generation (RAG), agentic systems, and production-grade inference optimization — every stage is covered with clarity, depth, and practical focus.
You will learn how to:
- Build and train transformer-based models from scratch
- Master parameter-efficient fine-tuning with LoRA, QLoRA, and DoRA
- Align models using RLHF, DPO, ORPO, and other state-of-the-art techniques
- Design robust RAG systems — from naive retrieval to Graph RAG and Agentic RAG
- Build autonomous agents with ReAct, tool use, memory, planning, and multi-agent collaboration
- Optimize inference with quantization (GPTQ, AWQ, GGUF), speculative decoding, and continuous batching
- Deploy and serve models efficiently using vLLM, TensorRT-LLM, and Ollama
- Establish production-grade LLMOps with monitoring, observability, versioning, and governance
- Navigate security, ethics, cost optimization, and enterprise scaling challenges
Each chapter combines rigorous technical explanations with complete, production-ready code examples, architectural diagrams, real-world production tips, hands-on exercises, and checklists you can apply immediately.
Whether you are fine-tuning open-source models, building sophisticated agentic workflows, or scaling LLM applications to thousands of users, this handbook provides the practical knowledge and battle-tested patterns needed to succeed in 2026 and beyond.
Perfect for:
- Machine Learning Engineers and AI Practitioners
- Software Engineers moving into AI systems
- Technical leaders and architects responsible for LLM initiatives
- Anyone building production-grade applications with Large Language Models
Stay ahead in one of the fastest-moving fields in technology. Master the full LLM lifecycle — from research to reliable production systems.
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Handelsregisternummer HRB 200691
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La Comisión Europea proporciona una plataforma para la resolución extrajudicial de litigios en línea (plataforma ODR), a la que se puede acceder en https://ec.europa.eu/odr.
Somos miembros de la iniciativa "FairCommerce" desde el 25.05.2018.
Para obtener más información, consulte www.fair-commerce.de.
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.
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