کتاب LLM Engineer's Handbook

آشنایی با کتاب "LLM Engineer's Handbook": راهنمای کامل مهندسی مدل‌های زبان بزرگ (LLM) از مفاهیم ابتدایی تا پیاده‌سازی حرفه‌ای

اگر به دنیای هوش مصنوعی و مدل‌های زبان بزرگ (LLM) علاقه دارید، کتاب "LLM Engineer's Handbook" نوشته‌ی Paul Iusztin و Maxime Labonne، یک منبع ارزشمند و عملی برای شماست. این کتاب به شما کمک می‌کند تا از اصول ابتدایی تا مراحل پیشرفته پیاده‌سازی LLM‌ها را بیاموزید و به مهارت‌های لازم برای استفاده و توسعه مدل‌های زبان بزرگ در دنیای واقعی دست یابید.

درباره کتاب

این کتاب یک راهنمای عملی و کاربردی است که شما را از مراحل پایه‌ای ساخت مدل‌های زبان بزرگ تا استفاده از بهترین شیوه‌ها برای پیاده‌سازی و نظارت بر مدل‌های LLM در محیط‌های تولیدی راهنمایی می‌کند. با استفاده از اصول MLOps و بهترین شیوه‌های LLMOps، کتاب "LLM Engineer's Handbook" شما را در مسیر ساخت سیستم‌های LLM مقیاس‌پذیر و کارآمد هدایت می‌کند.

ویژگی‌های کلیدی کتاب:

ساخت و اصلاح LLMها گام به گام: از آماده‌سازی داده‌ها و تکنیک‌های RAG گرفته تا fine-tuning مدل‌ها، این کتاب تمامی جنبه‌های ساخت LLM را پوشش می‌دهد.

نظارت و پیاده‌سازی LLM‌ها: مهارت‌های لازم برای پیاده‌سازی و نظارت بر عملکرد مدل‌ها در محیط‌های تولیدی را به شما می‌آموزد تا همیشه عملکرد بهینه را تضمین کنید.

بهینه‌سازی و ارزیابی مدل‌ها: با استفاده از تکنیک‌های preference alignment و inference optimization، عملکرد و انطباق مدل‌های LLM خود را بهبود ببخشید.

چرا این کتاب برای شما ضروری است؟

در عصر کنونی که هوش مصنوعی به سرعت در حال پیشرفت است، مدل‌های زبان بزرگ (LLM) در رأس این تحول قرار دارند. این کتاب به شما کمک می‌کند تا LLM Twin خود را طراحی و پیاده‌سازی کنید، مدلی که هم از نظر هزینه بهینه و هم مقیاس‌پذیر است. شما یاد خواهید گرفت که چگونه یک سیستم LLM تولیدی با کیفیت بالا بسازید که می‌تواند در پروژه‌های واقعی به کار گرفته شود.

آنچه شما در این کتاب خواهید آموخت:

ساخت و مدیریت داده‌ها: با روش‌های اصولی و عملی، به ساخت خطوط داده‌ای برای LLM‌ها و مدیریت چرخه‌های آموزشی آن‌ها مسلط خواهید شد.

آشنایی با MLOps و LLMOps: این کتاب به شما اصول و ابزارهای مهم MLOps و LLMOps را معرفی می‌کند که برای ساخت و پیاده‌سازی مدل‌های LLM در دنیای واقعی ضروری هستند.

**فرایندهای Fine-Tuning و ارزیابی مدل‌ها: یاد خواهید گرفت که چگونه مدل‌های خود را از طریق fine-tuning و preference alignment بهینه کنید و نتایج آن‌ها را ارزیابی کنید.

استفاده از AWS و ابزارهای دیگر: برای طراحی و پیاده‌سازی سیستم‌های LLM مقیاس‌پذیر، این کتاب به شما نحوه استفاده از ابزارهای مختلف از جمله را آموزش می‌دهد.