LLMs w akcji. Od modeli językowych do dochodowych produktów
zapowiedź
-
Autor: Christopher Brousseau Matt Sharp
- Wydawca: Helion
- ISBN: 978-83-289-3304-0
- EAN: 9788328933040
- Oprawa: miękka
- Format: 235x165mm
- Liczba stron: 504
- Rok wydania: 2026
- Wysyłamy w ciągu: po 28.04.2026
-
Brak ocen
-
94,60złCena detaliczna: 149,00 złNajniższa cena z ostatnich 30 dni: 93,11 zł
x
Duże modele językowe (LLM) rewolucjonizują branżę IT, oferując bezprecedensowe możliwości w zakresie przetwarzania języka naturalnego. ChatGPT i podobne rozwiązania pokazały ogromny potencjał tej technologii, ale wdrożenie LLM w środowiskach produkcyjnych to znacznie więcej niż tylko korzystanie z gotowych API. Książka wypełnia lukę między teorią a praktyką, pokazując, jak przekształcić fascynujące demonstracje w działające produkty biznesowe. Stanowi doskonałe uzupełnienie publikacji Sebastiana Raschki Stwórz własne AI. Jak od podstaw zbudować duży model językowy, skupionej na budowaniu i zrozumieniu LLM od podstaw rozszerza tę wiedzę o praktyczne zastosowania w produkcji, w tym integrację, efektywne kosztowo trenowanie modeli i ocenę ich jakości.[JB1.1]
Autorzy prowadzą czytelnika przez kompletny proces od wyboru odpowiedniego modelu bazowego, przez przygotowanie danych treningowych i techniki dostrajania, aż po wdrożenie w klastrze Kubernetes. Prezentują przy tym trzy praktyczne projekty: budowę własnego modelu LLM od podstaw, stworzenie rozszerzenia AI dla VS Code i wdrożenie modelu na Raspberry Pi. Szczególny nacisk kładą na aspekty produkcyjne zarządzanie kosztami, bezpieczeństwo, skalowanie i monitorowanie systemów opartych na LLM.
Autorzy prowadzą czytelnika przez kompletny proces od wyboru odpowiedniego modelu bazowego, przez przygotowanie danych treningowych i techniki dostrajania, aż po wdrożenie w klastrze Kubernetes. Prezentują przy tym trzy praktyczne projekty: budowę własnego modelu LLM od podstaw, stworzenie rozszerzenia AI dla VS Code i wdrożenie modelu na Raspberry Pi. Szczególny nacisk kładą na aspekty produkcyjne zarządzanie kosztami, bezpieczeństwo, skalowanie i monitorowanie systemów opartych na LLM.
