LLM Engineer’s Handbook: Master the art of engineering large language models from concept to production
Практическое руководство по инженерии больших языковых моделей (LLM), охватывающее весь путь от концепции до промышленного внедрения. Книга фокусируется на создании LLM Twin — практического проекта, который служит сквозным примером применения всех обсуждаемых технологий и методологий.
Авторы подробно рассматривают ключевые аспекты работы с LLM: инженерию данных, тонкую настройку (fine-tuning) моделей, построение RAG-пайплайнов (Retrieval-Augmented Generation) и оптимизацию инференса. Особое внимание уделяется принципам MLOps и LLMOps, необходимым для построения масштабируемых, воспроизводимых и надежных систем.
Книга содержит практические примеры, четкие объяснения и фокусируется на лучших практиках индустрии. Она предназначена как для опытных ML-инженеров, желающих специализироваться на LLM, так и для разработчиков программного обеспечения, стремящихся войти в эту область. Издание подчеркивает важность демократизации доступа к передовым моделям машинного обучения.
