题名:
大语言模型工程师手册   / (罗) 保罗·尤斯廷, (英) 马克西姆·拉博纳著 , 孟凡杰, 方佳瑞译
ISBN:
978-7-115-66737-3 价格： CNY99.80
语种:
chi
载体形态:
344页 图 24cm
出版发行:
出版地： 北京 出版社： 人民邮电出版社 出版日期： 2025
内容提要:
本书基于MLOps最佳实践，提供了在实际场景中设计、训练和部署LLM的原理与实践内容。本书将指导读者构建一个兼具成本效益、可扩展且模块化的LLM Twin系统，突破传统Jupyter Notebook演示的局限，着重讲解如何构建生产级的端到端LLM系统。本书涵盖数据工程、有监督微调和部署的相关知识，通过手把手地带领读者构建LLM Twin项目，帮助读者将MLOps的原则和组件应用于实际项目。同时，本书还涉及推理优化、偏好对齐和实时数据处理等进阶内容，是那些希望在项目中应用LLM的读者的重要学习资源。 
主题词:
自然语言处理  
中图分类法:
TP391-62 版次： 5
主要责任者:
尤斯廷 著
主要责任者:
拉博纳 著
次要责任者:
孟凡杰 译
次要责任者:
方佳瑞 译
责任者附注:
保罗·尤斯廷，资深机器学习工程师，在生成式AI、计算机视觉和MLOps领域拥有超7年的实战经验。曾在Metaphysic担任核心工程师，专注于将大型神经网络推向生产环境。 
责任者附注:
马克西姆·拉博纳，Liquid AI的后训练负责人，拥有巴黎理工学院机器学习博士学位，并获得谷歌人工智能与机器学习领域 (AI/ML) 开发者专家认证。 
责任者附注:
孟凡杰，腾讯云技术专家，腾讯云原生调度技术负责人，云原生基金会大使，致力于将AI技术与云原生技术相结合，探索资源调度的最优解决方案。 
责任者附注:
方佳瑞，清华大学计算机系博士，曾任腾讯云技术专家。在机器学习、分布式系统和高性能计算等领域具有丰富的从业经验。