※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。
現場で使えるLLMを構築、本番環境に展開！成功へ導くための包括的なガイド本書では、大規模言語モデル（LLM）を実装し、本番環境にデプロイするためのノウハウを解説。LLMの基礎概念から、実装、デプロイ、運用、管理における複雑な課題とその解決策まで、包括的に取り上げます。まず、LLMの可能性と限界、そして自社構築か既存サービスかの判断基準などから説明。また、運用（LLMOps）に関しては、ダウンロード時間、デプロイ時間、レイテンシー、GPU管理、トークン制限、ハルシネーション、バイアスといった具体的な課題への対策を詳しく解説。データエンジニアリングの重要性にも触れ、成功に不可欠なデータ準備、評価指標、クリーニング、前処理を説明。トレーニングとファインチューニングのほか、効果的なプロンプトエンジニアリングについても具体的に紹介。さらに、Llamaの再実装、Raspberry Piというエッジデバイスへのデプロイ、AIコーディング拡張機能の構築など、読者が自らの手で動かせるようなサンプルプロジェクトを説明します。本書は、LLMの可能性を最大限に引き出し、実際に機能する製品に変えるために必携の一冊となっています。※ 本書は『LLMs in Production: From language models to successful products』（Manning Publications）の翻訳書です。※本書の内容はPythonとPyTorchの知識があることが前提となっています。【章構成】第1章 言葉の覚醒：なぜLLMは注目を浴びたのか第2章 LLM：言語モデリングの本質を探る第3章 LLMOps：LLM向けのプラットフォームを構築する第4章 LLMのためのデータエンジニアリング：成功へのステップ第5章 LLMの訓練：生成モデルの作り方第6章 LLMサービス実践ガイド第7章 プロンプトエンジニアリング：プロンプトの魔術師になる第8章 LLMアプリケーションの構築：インタラクティブな体験を作り出す第9章 LLMプロジェクトの作成：Llama 3を再実装する第10章 AIによるコーディング支援プロジェクト：この機能がもっと早くほしかった第11章 Raspberry Piでのデプロイ：限界に挑戦第12章 本番環境は絶えず変化する：物語はまだ始まったばかり
ERR_MNG
