LLMs в продакшене: от языковых моделей к успешным продуктам
A

LLMs в продакшене: от языковых моделей к успешным продуктам

Raspberry
LLMs production deployment prompt engineering transformers Raspberry Pi model optimization scaling
Автор
Christopher Brousseau, Matthew Sharp
Издательство
Manning Publications
Год
2025
Язык
Английский
98
Оцените книгу

Чтобы читать книгу, войдите / зарегистрируйтесь

Скачать код
Ознакомительный фрагмент

Похожие книги

LLM Engineer’s Handbook: Master the art of engineering large language models from concept to production

LLM Engineer’s Handbook: Master the art of engineering large language models from concept to production

Paul Iusztin, Maxime Labonne

LLMOps: Управление большими языковыми моделями в производстве

LLMOps: Управление большими языковыми моделями в производстве

Abi Aryan

Создание больших языковых моделей с нуля: проектирование, обучение и развертывание LLM с PyTorch

Создание больших языковых моделей с нуля: проектирование, обучение и развертывание LLM с PyTorch

Dilyan Grigorov

Prompt Engineering for LLMs: The Art and Science of Building Large Language Model–Based Applications

Prompt Engineering for LLMs: The Art and Science of Building Large Language Model–Based Applications

John Berryman, Albert Ziegler

Mastering Large Language Models with Python: Unleash the Power of Advanced Natural Language Processing for Enterprise Innovation and Efficiency Using Large Language Models (LLMs) with Python

Mastering Large Language Models with Python: Unleash the Power of Advanced Natural Language Processing for Enterprise Innovation and Efficiency Using Large Language Models (LLMs) with Python

Raj Arun R

Machine Learning Bookcamp: Создайте портфолио реальных проектов

Machine Learning Bookcamp: Создайте портфолио реальных проектов

Alexey Grigorev

Large Language Models Projects: Apply and Implement Strategies for Large Language Models

Large Language Models Projects: Apply and Implement Strategies for Large Language Models

Pere Martra

Building Machine Learning Powered Applications: Going from Idea to Product

Building Machine Learning Powered Applications: Going from Idea to Product

Emmanuel Ameisen

Machine Learning in Production: Master the art of delivering robust Machine Learning solutions with MLOps

Machine Learning in Production: Master the art of delivering robust Machine Learning solutions with MLOps

Suhas Pote

Рецепты больших языковых моделей: практическое руководство по тонкой настройке, оптимизации, развертыванию и реальным приложениям

Рецепты больших языковых моделей: практическое руководство по тонкой настройке, оптимизации, развертыванию и реальным приложениям

Bharath Kumar Bolla, Kalpa Subbaiah, Sashi Kiran Kaata