brousseau christopher (7 Ergebnisse)

Paperback. Zustand: Very Good. The book has been read, but is in excellent condition. Pages are intact and not marred by notes or highlighting. The spine remains undamaged.

Zustand: Bueno. : Este libro práctico ofrece explicaciones claras y detalladas sobre cómo funcionan los modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM) y cómo integrarlos de manera efectiva en aplicaciones reales. A través de ejemplos enriquecedores, los autores guían al lector desde los fundamentos tecnológicos hasta el despliegue en producción, cubriendo aspectos críticos como MLOps, ingeniería de datos y evaluación de modelos.Diseñado para científicos de datos e ingenieros de aprendizaje automático, el texto aborda desafíos prácticos como el ajuste fino (fine-tuning), la optimización de costes y el rendimiento en hardware comercial. Incluye proyectos prácticos que van desde la creación de un asistente de código hasta el despliegue de modelos en dispositivos de borde como Raspberry Pi, proporcionando una hoja de ruta completa para transformar modelos teóricos en productos exitosos. EAN: 9781633437203 Tipo: Libros Categoría: Tecnología|Ciencias Título: LLMs in Production: From Language Models to Successful Products Autor: Christopher Brousseau| Matt Sharp Editorial: Manning Publications Idioma: en Páginas: 456 Formato: tapa blanda.

HRD. Zustand: New. New Book. Shipped from UK. Established seller since 2000.

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Zustand: New.

Paperback. Zustand: Brand New. 400 pages. 9.26x7.38x9.25 inches. In Stock.

Taschenbuch. Zustand: Neu. Neuware - From the back cover: LLMs in Production is the comprehensive guide to LLMs you'll need to effectively guide you to production usage. It takes you through the entire lifecycle of an LLM, from initial concept, to creation and fine tuning, all the way to deployment. You'll discover how to effectively prepare an LLM dataset, cost-efficient training techniques like LORA and RLHF, and how to evaluate your models against industry benchmarks. Learn to properly establish deployment infrastructure and address common challenges like retraining and load testing. Finally, you'll go hands-on with three exciting example projects: a cloud-based LLM chatbot, a Code Completion VSCode Extension, and deploying LLM to edge devices like Raspberry Pi. By the time you're done reading, you'll be ready to start developing LLMs and effectively incorporating them into software. About the reader: For data scientists and ML engineers, who know Python and the basics of Kubernetes and cloud deployment.