Искусственный интеллект переживает стремительное развитие, и большие языковые модели (LLMs) играют ключевую роль в этой революции. Эта книга предлагает глубокие знания о проектировании, обучении и развертывании LLM в реальных сценариях, используя лучшие практики MLOps. В книге рассматривается создание эффективной, масштабируемой и модульной системы на основе LLM, выходящей за рамки традиционных Jupyter-блокнотов и сосредоточенной на построении производственных решений.
Вы изучите основные аспекты инженерии данных, тонкой настройки с использованием контролируемого обучения и процесс деплоя. Практические примеры, такие как создание LLM Twin, помогут вам внедрить ключевые компоненты MLOps в собственных проектах. Книга также рассматривает передовые технологии в области оптимизации вывода, выравнивания предпочтений и обработки данных в реальном времени, что делает её незаменимым источником для инженеров, работающих с языковыми моделями.
К концу чтения вы овладеете навыками развертывания LLM, способных решать практические задачи с минимальной задержкой и высокой доступностью. Эта книга будет полезна как начинающим специалистам в сфере ИИ, так и опытным практикам, желающим углубить свои знания и навыки.
Для кого эта книга?
Книга предназначена для инженеров AI, специалистов по обработке естественного языка и инженеров LLM, стремящихся углубить свои знания о языковых моделях. Рекомендуется базовое понимание LLM, генеративного ИИ, Python и AWS. Независимо от вашего уровня подготовки, вы получите комплексное руководство по применению LLM в реальных сценариях.
Чему вы научитесь:
Реализовывать надежные конвейеры данных и управлять циклами обучения LLM
Создавать собственные LLM и оптимизировать их с помощью практических примеров
Освоить основы LLMOps через ключевые концепции, такие как оркестраторы и мониторинг подсказок
Выполнять контролируемую тонкую настройку и оценку моделей
Разворачивать комплексные решения на основе LLM с использованием AWS и других инструментов
Проектировать масштабируемые и модульные системы LLM
Изучить применение Retrieval-Augmented Generation (RAG), построив функции и конвейер вывода данных
Команда внимательно читает ваши комментарии и оперативно на них реагирует. Вы можете спокойно оставлять запросы на обновления или задавать любые вопросы о курсе здесь.
Responsive LLM Applications with Server-Sent Events
Крупные языковые модели (LLM) меняют целые индустрии, но их интеграция в пользовательские интерфейсы с потоковой передачей данных в реальном времени сопряжена с уникальными вызовами. На этом курсе вы научитесь без проблем встраивать LLM API в приложения и создавать AI-интерфейсы для потокового текста и чатов с использованием TypeScript, React и Python. Мы шаг за шагом разработаем полнофункциональное AI-приложение с качественным кодом и высокой ги
Тонкая настройка больших языковых моделей (LLM) на OpenAI
LLM Fine Tuning on OpenAI
Раскройте потенциал индивидуального понимания AI: Освойте искусство тонкой настройки AI-моделей в разнообразных областях. Добро пожаловать в продвинутый мир обучения AI!О курсе: Погрузитесь в сложный мир искусственного интеллекта и языковых моделей с нашим полным курсом. Здесь вы научитесь тонко настраивать передовые языковые модели OpenAI для различных специализированных областей. Независимо от того, являетесь ли вы профессионалом в области здра
Q&A приложение на базе LLM с использованием LangChain, OpenAI и Python
Build an LLM-powered Q&A App using LangChain, OpenAI and Python
LLM (Language Model) такие как GPT отлично справляются с ответами на вопросы о данных, на которых они были обучены... Но что, если вы хотите задать им вопросы о данных, на которых они не были обучены? Например, возможно, вы хотите спросить их о информации после даты их обучения или о данных из неопубликованных документов? Один из лучших способов сделать это - вводить информацию, даже большое количество информации, такую как книги и документы, в м
LLM под капотом: выбираем эффективные технические решения для AI-ассистентов
Этот курс посвящен тому, как рационально выбирать технические решения для продуктовых задач, основанных на LLM, в различных сферах применения.Я представлю вам набор инструментов, практических кейсов и паттернов, используя которые, вы сможете:подбирать оптимальные решения для разных задач, связанных с LLMмодифицировать эти решения для специфики вашей области.Мы будем изучать, как разрабатывать решения для продуктов с LLM на основе, экономя время,
fullstack.io
