Практическое руководство по методологии LLMOps: разработке, внедрению и эксплуатации приложений на базе больших языковых моделей (LLM) в производственных средах. Книга охватывает весь современный стек LLM-разработки:от промпт-инжиниринга и генерации с дополненной выборкой (RAG) до агентных систем, памяти, мультимодальности и реальной производственной инфраструктуры. Уделено внимание работе с экосистемой LangChain, векторными базами данных, технологиями оркестрации, подходами к оценке качества моделейи принципами построения масштабируемых ИИ-сервисов. Содержится большоеколичество практических примеров, упражнений и кейсов, основанных на реальных сценариях разработки корпоративных ИИ-систем.Книга рассчитана на ML-инженеров, исследователей данных, MLOps-инженеров,бэкенд-разработчиков,технических руководителей и специалистов, экспериментирующих с большими языковыми моделями.
Prakticheskoe rukovodstvo po metodologii LLMOps: razrabotke, vnedreniyu i ekspluatatsii prilozheniy na baze bolshikh yazykovykh modeley (LLM) v proizvodstvennykh sredakh. Kniga okhvatyvaet ves sovremennyy stek LLM-razrabotki:ot prompt-inzhiniringa i generatsii s dopolnennoy vyborkoy (RAG) do agentnykh sistem, pamyati, multimodalnosti i realnoy proizvodstvennoy infrastruktury. Udeleno vnimanie rabote s ekosistemoy LangChain, vektornymi bazami dannykh, tekhnologiyami orkestratsii, podkhodami k otsenke kachestva modeleyi printsipami postroeniya masshtabiruemykh II-servisov. Soderzhitsya bolshoekolichestvo prakticheskikh primerov, uprazhneniy i keysov, osnovannykh na realnykh stsenariyakh razrabotki korporativnykh II-sistem.Kniga rasschitana na ML-inzhenerov, issledovateley dannykh, MLOps-inzhenerov,bekend-razrabotchikov,tekhnicheskikh rukovoditeley i spetsialistov, eksperimentiruyushchikh s bolshimi yazykovymi modelyami.
