LLMOps: Управление большими языковыми моделями

«LLMOps: управление большими языковыми моделями». Книга посвящена практическим аспектам внедрения и эксплуатации крупных моделей машинного обучения (LLM). Она охватывает полный цикл жизни проектов на базе LLM, начиная от выбора подходящей модели и подготовки данных, заканчивая развертыванием решений и контролем качества. Основные темы: - Архитектура и разработка LLM. - Операционные процессы (LLMOps). - Адаптация моделей к домену и оптимизация инфраструктуры. - Безопасность и приватность данных. - Методы оценки и мониторинга производительности. Особое внимание уделено решению ключевых проблем внедрения LLM, таких как размер и сложность моделей, скорость обработки запросов, этика и стоимость. Книга предназначена для инженеров, специалистов по данным и менеджеров, желающих эффективно интегрировать LLM в бизнес-процессы. Об авторе Аби АРИАН возглавляет собственную компанию Abide AI, исследует искусственный интеллект и машинное обучение, почти 10 лет разрабатывает ML-системы для бизнеса. Работала приглашенным научным сотрудником в Лаборатории когнитивных систем Калифорнийского университета в Лос-Анджелесе. Аби развивает науку в области агентов, распределенных многоагентных систем и GPU для масштабных задач ИИ. «Эта книга проясняет суть LLMOps, предлагая четкие и практические рекомендации. Идеальный ресурс для инженеров по машинному обучению, команд, отвечающих за платформы, и всех, кто переводит большие языковые модели из стадии прототипа в промышленную эксплуатацию». — Нирмал Будхатоки, старший специалист по обработке данных, Microsoft Аннотация Книга "LLMOps: Управление большими языковыми моделями" посвящена практическим аспектам внедрения, эксплуатации и масштабирования систем на базе больших языковых моделей. Автор подробно рассматривает полный жизненный цикл LLM-проектов — от выбора архитектуры и подготовки данных до развертывания, мониторинга и оптимизации решений в промышленной среде. Особое внимание уделено вопросам надежности, производительности, безопасности и стоимости эксплуатации моделей, а также адаптации LLM под конкретные бизнес-задачи. Рассматриваются современные подходы к организации LLMOps-процессов и интеграции моделей в существующую ИТ-инфраструктуру.