LLM на практике. Большие языковые модели от идеи до внедрения

Искусственный интеллект стремительно развивается, и именно большие языковые модели (LLM) задают направление всей индустрии. Погрузитесь в процесс проектирования, обучения и развертывания LLM в реальных бизнес-задачах, опираясь на лучшие практики MLOps. Авторы шаг за шагом показывают, как создать экономичную, масштабируемую и модульную систему на основе LLM. Вместо простых экспериментов в изолированных блокнотах Jupyter научитесь строить комплексные системы, готовые к полноценной эксплуатации.

Вы узнаете об особенностях инженерии данных, тонкой настройки моделей и их развертывания, попробуете создать LLM-двойника и внедрить компоненты MLOps в свои проекты. Кроме того, вы познакомитесь с передовыми методами оптимизации инференса, выравниванием по предпочтениям и обработкой данных в реальном времени.

О научном редакторе русскоязычного издания. Алексей Лашнёв — разработчик на Java/Kotlin в одном из крупнейших банков России. В ИТ 15 лет — в основном в финтехе. Заядлый путешественник, посетивший 77 стран, писатель на Хабре и просто неравнодушный к коду и архитектуре человек.

1. Полный цикл разработки больших языковых моделей от концепции до промышленной эксплуатации.
2. Навыки развертывания отказоустойчивых и высокодоступных LLM-систем с минимальными задержками для специалистов любого уровня.
3. Сквозной практический проект по созданию интеллектуального LLM-двойника.
4. Детальные инструкции по реализации продвинутых пайплайнов RAG.
5. Изучение принципов MLOps и специализированных практик LLMOps.