Максим Лабонн: LLM на практике. Большие языковые модели от идеи до внедрения

«LLM на практике. Большие языковые модели от идеи до внедрения» — книга по компьютерным технологиям о создании, обучении и внедрении больших языковых моделей для реальных бизнес-задач. Она посвящена полному инженерному циклу: от выбора архитектуры и подготовки данных до развёртывания и сопровождения системы в рабочей среде. Издание подойдёт тем, кто хочет понять, как применять искусственный интеллект и машинное обучение в проектах, где важны масштабируемость, устойчивость и чёткая организация процессов. О чём книга В центре внимания — полный путь работы с большими языковыми моделями. Пол Юстин рассматривает проектирование архитектуры, инженерию данных, подготовку и загрузку данных, тонкую настройку модели и выравнивание по предпочтениям. Отдельное место занимает развёртывание: перевод решения из режима проб в устойчивую эксплуатацию, мониторинг, работа с данными в реальном времени и оптимизация вывода. Отдельные главы посвящены созданию LLM-двойника — приложения, которое воспроизводит стиль и знания конкретного человека или бренда. Ключевые темы и методики Материал выстроен вокруг практического инженерного подхода и принципов MLOps и LLMOps. В книге последовательно рассматриваются конвейеры подготовки данных, архитектура систем с поиском по внешним источникам, контролируемая донастройка, выравнивание по предпочтениям и оптимизация вывода. Важная особенность издания — сквозной проект: на одном примере показано, как связать инженерию данных, разработку, генеративный искусственный интеллект и эксплуатацию в единую рабочую схему. Есть внимание к инфраструктуре как коду, непрерывному обновлению и наблюдению за состоянием системы. Практическая часть Автор предлагает не набор разрозненных приёмов, а последовательную модель работы над прикладным решением. Читатель проходит этапы проектирования, настройки инфраструктуры, построения конвейеров для данных, обучения и развёртывания в облачной среде. Благодаря этому издание полезно не только для понимания терминов, но и для сборки целостной системы на базе LLM. Такой формат особенно ценен для тех, кто хочет перейти от учебных примеров к рабочим сценариям. Кому подойдёт книга Издание адресовано инженерам по машинному обучению, разработчикам, специалистам по обработке естественного языка и тем, кто внедряет большие языковые модели в продукты и внутренние сервисы. Оно пригодится и тем, кто уже знаком с базовыми принципами машинного обучения и хочет выстроить более зрелый процесс разработки. По сравнению с книгами, которые сосредоточены либо на устройстве моделей, либо только на эксплуатации, здесь акцент сделан на связке всех этапов — от идеи до внедрения. Поэтому книгу удобно использовать как руководство для самостоятельной работы и как опору в учебных или корпоративных программах. \n\nОписание подготовлено редакцией Читай-города на основе официальной аннотации издательства, отзывов и оценок покупателей, а также информации из открытых интернет-источников.