📖名：《LLM 工程师手册:掌握从概念到生产的大型语言模型的工程设计》

一、书籍内容

🤖人工智能经历了快速发展，大型语言模型 （LLM） 处 于这场革命的最前沿。这本 LLM 书籍提供了有关利用 MLOps 最佳实践在实际场景中设计、训练和部署 LLM 的见解。

本书的目标是指导您使用最佳实践，从零开始构建一个完整的基于LLM的系统：

📝 数据收集与生成
🔄 LLM训练管道
📊 简单的RAG系统
🚀 面向生产的AWS部署
🔍 全面的监控
🧪 测试与评估框架

最终训练好的模型可以在Hugging Face上下载并使用。

在本书中，您将学习数据工程、监督微调和部署。构建 LLM 孪生使用案例的动手实践方法将帮助您在自己的项目中实施 MLOps 组件。您还将探索该领域的前沿进展，包括推理优化、偏好对齐和实时数据处理，这使其成为那些希望在其项目中应用 LLM 的人的重要资源。

在本书结束时，您将熟练部署解决实际问题的 LLM，同时保持低延迟和高可用性推理功能。无论您是人工智能新手还是经验丰富的从业者，本书都提供了指导和实用技术，这些技术将加深您对 LLM 的理解并提高您有效实施它们的能力。

二、本书亮点：

系统化构建LLMs：详尽阐述了数据准备、增强型检索生成（RAG）和模型微调等核心步骤。

• LLMs的部署与监控：提供了在生产环境中部署和监控LLMs的指导，以确保其高效性能。
• 性能提升：探讨了通过偏好对齐、模型评估和推理优化来提高LLM应用的性能和灵活性。

三、目标受众：

本书旨在为AI工程师、自然语言处理（NLP）专家和LLM工程师提供深入理解LLMs的资源。建议读者具备一定的LLMs知识和通用AI领域的背景知识，以及Python和AWS的基础。无论是AI领域的新手还是希望提升技能的资深实践者，本书都提供了全面的指导，帮助他们在实际应用中部署LLMs。

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