• Libros
  • IA y ML
  • LLM
  • Observabilidad para grandes modelos de lenguaje: confiabilidad del sitio e ingeniería del caos para IA a escala
Observabilidad para grandes modelos de lenguaje: confiabilidad del sitio e ingeniería del caos para IA a escala
A

Observabilidad para grandes modelos de lenguaje: confiabilidad del sitio e ingeniería del caos para IA a escala

LLM
LLM observability Site Reliability Engineering chaos engineering monitoring AI systems production
Autor
Ankush Sharma
Editorial
Apress
Año
2026
Idioma
Inglés
23
Calificar este libro

Para leer el libro, iniciar sesión / registrarse

Vista previa del fragmento

Libros similares

Escalando Soluciones Empresariales con Modelos de Lenguaje a Gran Escala: Soluciones Integrales de IA Generativa de Extremo a Extremo para Soluciones Empresariales de Grado de Producción

Escalando Soluciones Empresariales con Modelos de Lenguaje a Gran Escala: Soluciones Integrales de IA Generativa de Extremo a Extremo para Soluciones Empresariales de Grado de Producción

Arindam Ganguly

Ingeniería de Prompt para IA Generativa: Entradas a Prueba de Futuro para Salidas de IA Confiables a Escala

Ingeniería de Prompt para IA Generativa: Entradas a Prueba de Futuro para Salidas de IA Confiables a Escala

James Phoenix, Mike Taylor

Large Language Models Prácticos: Comprensión y Generación del Lenguaje

Large Language Models Prácticos: Comprensión y Generación del Lenguaje

Jay Alammar, Maarten Grootendorst

Introducción a Python y Modelos de Lenguaje Grandes: Una Guía sobre Modelos de Lenguaje

Introducción a Python y Modelos de Lenguaje Grandes: Una Guía sobre Modelos de Lenguaje

Dilyan Grigorov

Observabilidad para Sistemas Heredados: Métodos y Soluciones con OpenTelemetry y AIOps

Observabilidad para Sistemas Heredados: Métodos y Soluciones con OpenTelemetry y AIOps

Hyen Seuk Jeong

Recetas de modelos de lenguaje grandes: una guía práctica para el ajuste fino, la optimización, la implementación y las aplicaciones del mundo real

Recetas de modelos de lenguaje grandes: una guía práctica para el ajuste fino, la optimización, la implementación y las aplicaciones del mundo real

Bharath Kumar Bolla, Kalpa Subbaiah, Sashi Kiran Kaata

IA generativa en Microsoft Azure: desde grandes modelos de lenguaje hasta sistemas multiagente avanzados

IA generativa en Microsoft Azure: desde grandes modelos de lenguaje hasta sistemas multiagente avanzados

Adrián González Sánchez, Jaime De Mora, Jorge García Ximénez

Construcción de Aplicaciones con Modelos de Lenguaje Grande: Técnicas, Implementación y Aplicaciones

Construcción de Aplicaciones con Modelos de Lenguaje Grande: Técnicas, Implementación y Aplicaciones

Bhawna Singh

Deep Reinforcement Learning con Python: RLHF para Chatbots y Large Language Models, Segunda Edición

Deep Reinforcement Learning con Python: RLHF para Chatbots y Large Language Models, Segunda Edición

Nimish Sanghi

IA Generativa con LangChain: Construye aplicaciones de modelos de lenguaje grande (LLM) con Python, ChatGPT y otros LLMs

IA Generativa con LangChain: Construye aplicaciones de modelos de lenguaje grande (LLM) con Python, ChatGPT y otros LLMs

Ben Auffarth