설명
생산을 위한 LLM 애플리케이션 구축은 AI 기술을 향상시키고자 하는 개발자를 위한 상세한 교과서로, 특히 대형 언어 모델(LLM) 분야에 중점을 두고 있습니다. 이 책은 LLM을 생산 환경에서 이해하고 구현하기 위한 종합적인 자료를 제공합니다. 프롬프트, 파인튜닝, 검색 보강 생성(RAG)과 같은 필수 주제를 다루며, 미래 기술 스택에 대한 로드맵을 제공합니다.
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이 책은 Louis-François Bouchard와 Louie Peters가 저술하였으며, Towards AI의 10명 이상의 전문가들이 기여하였고, Activeloop, LlamaIndex, Mila의 전문가들이 큐레이션하였습니다. 중급 Python 이해도를 가진 독자를 위해 설계되어, 생산 준비가 완료된 LLM 애플리케이션을 만드는 과정을 안내합니다.
463페이지에 걸쳐, 이 책은 실습 가이드, 실제 응용 프로그램을 위한 코드 프로젝트, 즉시 연습할 수 있는 Colab 노트북을 포함하고 있습니다. 또한 학습을 지원하기 위한 커뮤니티 접근 및 AI 튜터를 제공합니다. 내용은 LLM 이론의 기초부터 고급 기술 및 프레임워크까지 이해를 구축하도록 구성되어 있습니다.
이 분야의 전문가들은 이 책의 포괄적인 내용과 실용적인 통찰력에 대해 찬사를 보냈습니다. 이 책은 초보자에게는 훌륭한 입문서가 되며, 경험이 풍부한 실무자에게는 귀중한 참고서 역할을 합니다. 이 책은 Amazon에서 구매할 수 있으며, 새 책과 중고 책 옵션이 제공됩니다.
- 카테고리기타 AI 도구
도서 정보
LLM에 대한 종합 가이드
프롬프트 및 파인튜닝 기술 포함
검색 보강 생성 다룸
실습 코드 프로젝트
실제 응용 프로그램
연습을 위한 Colab 노트북
커뮤니티 접근
AI 튜터 지원
이 책의 대상 독자
- AI 기술 향상
- LLM 애플리케이션 개발
- Python 프로그래밍
- 실제 프로젝트
- AI 커뮤니티 참여
