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A inteligência artificial evolui rapidamente, e os Large Language Models (LLMs) lideram essa transformação. Este livro apresenta, de forma prática, como projetar, treinar e implantar LLMs em cenários reais utilizando boas práticas de MLOps. O leitor aprende a construir sistemas escaláveis, modulares e prontos para produção, indo além de notebooks isolados. O conteúdo aborda engenharia de dados, fine-tuning supervisionado, otimização de inferência, alinhamento de preferências e processamento em tempo real. Ideal para profissionais que desejam aplicar LLMs de forma eficiente e confiável em projetos reais.
O que você vai encontrar:
• Implementação de pipelines de dados robustos e gestão do ciclo de treinamento de LLMs
• Criação e refinamento de LLMs com exemplos práticos
• Introdução a LLMOps e princípios de MLOps, como orquestração e monitoramento de prompts
• Fine-tuning supervisionado e avaliação de LLMs
• Implantação de soluções completas com AWS e outras ferramentas
• Desenvolvimento de sistemas escaláveis e modulares
• Aplicações de RAG com construção de pipelines de features e inferência
Disponível
Editora: Blucher
Capa brochura, 444 páginas.
Categorias:
- Computação e Informática / Inteligência Artificial / Processamento de Linguagem Natural (PLN)
- Computação e Informática / Machine Learning
- Computação e Informática / Sistemas de Processamento Distribuído / Computação em Nuvem (Cloud Computing)
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