LLMOps, Управление большими языковыми моделями, Ариан А., 2026

LLMOps, Управление большими языковыми моделями, Ариан А., 2026.
 
   Книга «LLMOps: Управление большими языковыми моделями» посвящена практическим аспектам внедрения, эксплуатации и масштабирования систем на базе больших языковых моделей. Автор подробно рассматривает полный жизненный цикл LLM-проектов — от выбора архитектуры и подготовки данных до развертывания, мониторинга и оптимизации решений в промышленной среде.
Особое внимание уделено вопросам надежности, производительности, безопасности и стоимости эксплуатации моделей, а также адаптации LLM под конкретные бизнес-задачи. Рассматриваются современные подходы к организации LLMOps-процессов и интеграции моделей в существующую ИТ-инфраструктуру.




Большие языковые модели.
Большие языковые модели превосходно учитывают контекст и выявляют связи между словами, фразами и понятиями, что позволяет им давать осмысленные ответы на запросы. LLM автоматически извлекают знания из неструктурированных текстов — наполнять базы вручную не нужно. При обучении на разнообразных источниках такие модели охватывают колоссальные объемы информации без прямого участия человека. Однако здесь возникает проблема: вместе с полезными знаниями модели перенимают из данных предвзятые или ошибочные представления.

LLM анализирует текст и генерирует ответ как человек. Модель легко встраивается в интерактивные форматы от чат-ботов до голосовых помощников и понимает естественный язык. Этот инструмент упрощает поиск информации и превращает вопросы в структурированные решения.

ОГЛАВЛЕНИЕ.
Предисловие.
Условные обозначения, принятые в книге.
Благодарности.
Глава 1. Введение в большие языковые модели.
Ключевые термины.
Трансформеры.
Большие языковые модели.
Архитектуры больших языковых моделей.
Как выбрать LLM.
LLM в бизнесе: варианты использования больших языковых моделей.
Десять проблем, связанных с внедрением LLM.
Ключевые выводы.
Список использованных источников.
Глава 2. Введение в LLMOps.
Что такое операционные фреймворки?.
Роли и состав LLМОрs-команды в проекте.
LLМ-проекты и бизнес.
Еще раз об основополагающих принципах LLMOps.
Модель зрелости LLMOps.
Ключевые выводы.
Список использованных источников.
Узнать больше.
Глава 3. Решения на базе больших языковых моделей.
Приложения с искусственным интеллектом.
Инфраструктурные решения.
Развитие виртуальных и мультимодальных моделей.
К вопросу LLMOps.
Как управлять поведением приложения на базе LLM.
Жесткая интеграция LLM в ИТ-ландшафт.
Ключевые выводы.
Список использованных источников.
Глава 4. Подготовка данных для больших языковых моделей.
Подготовка данных в эпоху развития языковых моделей.
Зона ответственности DаtаОрs-инженера.
Управление данными.
Пайплайн предварительной обработки данных для LLM.
Векторизация.
Ключевые выводы.
Список использованных источников.
Узнать больше.
Глава 5. Доменная адаптация в решениях на базе LLM.
Обучение LLM с нуля.
Ансамбли моделей.
Доменная адаптация.
Промпт-инжиниринг.
Дообучение.
Архитектура МоЕ.
Оптимизация моделей для устройств с ограниченными ресурсами.
Принципы эффективной разработки языковых моделей.
Ключевые выводы.
Список использованных источников.
Глава 6. Развертывание LLM по принципу API-first.
Как развернуть языковую модель.
Разработка API для языковых моделей.
Реализация API.
Управление учетными данными.
Шлюзы API.
Версионирование и управление жизненным циклом АРI.
Архитектуры развертывания языковых моделей.
Автоматизация RАG-пайплайна с ретривером и реранкером.
Автоматизация обновления графов знаний.
Оптимизация задержки при развертывании.
Оркестрация нескольких моделей.
Оптимизация RАG-пайплайнов.
Масштабирование и повторное использование.
Ключевые выводы.
Глава 7. Оценка больших языковых моделей.
Проблема оценки языковых моделей.
Как измерить эффективность искусственного интеллекта.
Общие принципы оценки.
Ограничения стандартных методов оценки.
Ключевые выводы.
Список использованных источников.
Глава 8. Управление: мониторинг, конфиденциальность и безопасность.
Проблема объема и конфиденциальности данных.
Угрозы безопасности.
LLMSecOps: меры защиты.
Аудит в рамках LLMSecOps.
Технические и этические механизмы контроля и защиты.
Ключевые выводы.
Список использованных источников.
Глава 9. Масштабирование: оборудование, инфраструктура и управление ресурсами.
Как выбрать правильный подход.
Масштабирование и распределение ресурсов Мониторинг.
А/В-тестирование и теневое тестирование LLM.
Автоматическое выделение ресурсов и управление инфраструктурой.
Оптимизация инфраструктуры LLM.
Параллельные и распределенные вычисления при работе с LLM.
Фреймворки ZeRO и DeepSpeed.
Ключевые выводы.
Список использованных источников.
Глава 10. Будущее языковых моделей и LLMOps.
Масштабирование без ограничений.
Нейросимволические гибридные системы.
Будущее LLMOps.
Как стать LLМОрs-инженером, который нужен бизнесу.
Ключевые выводы.
Список использованных источников.
Узнать больше.
Об авторе.
Алфавитный указатель.



Бесплатно скачать электронную книгу в удобном формате, смотреть и читать:
Скачать книгу LLMOps, Управление большими языковыми моделями, Ариан А., 2026 - fileskachat.com, быстрое и бесплатное скачивание.

Скачать pdf
Ниже можно купить эту книгу, если она есть в продаже, и похожие книги по лучшей цене со скидкой с доставкой по всей России.Купить книги


Скачать - pdf - Яндекс.Диск.




Хештеги: #учебник по информатике :: #информатика :: #Ариан