【新书】《LLMOps的基本指南：从数据到部署，实施有效的LLMOps策略与工具》，189页pdf

书籍描述通过创新方法，掌握LLMOps的秘密，简化AI工作流，提高模型效率，并确保强大的可扩展性，从头到尾彻底革新您的语言模型操作。 主要特点

• 全面了解LLMOps，从数据处理到模型治理
• 利用工具高效管理LLM生命周期，从开发到维护
• 发现生成式AI操作领域的前沿趋势的实际案例
• 购买印刷版或Kindle版书籍可免费获取PDF电子书

书籍描述大型语言模型（LLM）的快速发展在部署、维护和可扩展性方面带来了重大挑战。《LLMOps的基本指南》提供了实用的解决方案和策略，以克服这些挑战，确保在实际应用中无缝集成和优化LLM。 本书带您了解历史背景、核心概念和数据分析、模型开发、部署、维护和治理的基本工具。您将学习如何简化工作流，提高LLMOps流程中的效率，利用LLMOps工具精确微调模型，并处理模型审查和治理的关键方面。您还将掌握负责任的LLM开发和部署所需的实践和性能考量。本书为您提供模型推理、可扩展性和持续改进的见解，并展示如何将这些方法应用于实际案例中。 在本书的结尾，您将学会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，帮助您在充满活力的AI世界中保持领先。 您将学习到什么

• 了解LLM在AI中的演变和影响
• 区分LLMOps与传统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、服务和可扩展性的技术
• 融入人类参与的策略以改进LLM输出
• 掌握LLMOps中涌现的前沿技术和实践

适合谁阅读本书适合对LLMOps感兴趣的机器学习专业人士、数据科学家、ML工程师和AI领导者，尤其适合开发、部署和管理LLM的人员，以及希望深入了解最新AI和机器学习趋势的学术界人士和学生。对于科技公司和研究机构的专业人士以及任何具备机器学习基础知识的人来说，这本书是提升LLMOps技能的宝贵资源。 目录

1. LLM与LLMOps简介
2. 回顾LLMOps组件
3. 在LLMOps工具中处理数据
4. 通过LLMOps开发模型
5. LLMOps审查与合规
6. LLMOps推理、服务与可扩展性策略
7. LLMOps监控与持续改进
8. LLMOps的未来与新兴技术

关于作者Ryan Doan曾是亚马逊的机器学习工程师，现任Semantic Health的技术副总裁。他也是一名私募股权投资者，专注于基于软件即服务（SaaS）的AI业务，并创立了拥有超过60,000名学生的技术面试准备课程MLExpert。Ryan利用其技术专长，为交易公司、政治活动和政府机构开发了多种机器学习模型。最近三年，他在Semantic Health工作，该公司于2023年被AAPC收购。在此期间，他领导了大型语言模型（LLM）应用的开发，显著提升了美国和加拿大医院的收入周期管理。在本书中，Ryan分享了他将语言模型及其操作整合到组织中的经验，提供了有关有效利用这些技术的宝贵见解。我非常感谢我的兄弟和父母在我所有冒险中，无论多么具有挑战性或异想天开，都给予了坚定不移的支持和鼓励。