内容 隐藏
1 LLMOps 基本指南
2 Essential Guide to LLMOps
2.1 主要优势
2.2 描述
2.3 这本书适合谁阅读？
2.4 您将学到什么

LLMOps 基本指南

Essential Guide to LLMOps

在部署和持续改进中为大型语言模型实施有效的策略

 主要优势

  • 全面了解 LLMOps，从数据处理到模型治理
  • 利用工具实现从开发到维护的高效 LLM 生命周期管理
  • 发现生成式 AI 操作行业前沿趋势的真实示例
  • 购买印刷版或 Kindle 电子书包括一本免费的 PDF 电子书

 描述

大型语言模型 （LLMs在部署、维护和可扩展性方面带来了重大挑战。本 LLMOps 基本指南提供了克服这些挑战的实用解决方案和策略，确保在实际应用中无缝集成和优化 LLMs。本书将带您了解数据分析、模型开发、部署、维护和治理的历史背景、核心概念和基本工具。您将学习如何简化工作流程、提高 LLMOps 流程的效率、使用 LLMOps 工具进行精确的模型微调，以及解决模型审查和治理的关键方面。您还将掌握负责任地开发和部署 LLMs。这本书让您深入了解模型推理、可扩展性和持续改进，并向您展示如何在实际应用程序中实现这些。在本书结束时，您将了解 LLMOps 的细微差别，包括有效的部署策略、可扩展性解决方案和持续改进技术，使您能够在动态的 AI 世界中保持领先地位。

这本书适合谁阅读？

本书适用于对 LLMOps 感兴趣的机器学习专业人员、数据科学家、ML 工程师和 AI 领导者。对于开发、部署和管理 LLMs，以及希望加深对最新 AI 和机器学习趋势的理解的学者和学生，它特别有价值。科技公司和研究机构的专业人士，以及任何具有机器学习基础知识的人都会发现，此资源对于提高他们在 LLMOps 方面的技能非常宝贵。

 您将学到什么

  • 了解 LLMs
  • 区分 LLMOps 和传统 MLOps
  • 利用 LLMOps 工具进行数据分析、准备和微调
  • 掌握模型开发、部署和改进的策略
  • 实施模型推理、服务和可扩展性技术
  • 集成人机回圈策略以优化 LLM 输出
  • 掌握 LLMOps 中新兴技术和实践的前沿
 
声明：本站所有文章，如无特殊说明或标注，均为本站原创发布。任何个人或组织，在未征得本站同意时，禁止复制、盗用、采集、发布本站内容到任何网站、书籍等各类媒体平台。如若本站内容侵犯了原著者的合法权益，可联系我们进行处理。