大模型应用开发 RAG实战课
在大模型逐渐成为智能系统核心引擎的今天，检索增强生成（RAG）技术为解决模型的知识盲区以及提升响应准确性提供了关键性的解决方案。
快速回答
《大语言模型工程师手册：从概念到生产实践》（[罗]保罗·尤斯廷 [英]马克西姆·拉博纳） AI技术已取得飞速发展，而大语言模型（LLM）正在引领这场技术革命。本书基于MLOps最佳实践，提供了在实际场景中设计、训练和部署LLM的原理与实践内容。本书将指导读者构建一个兼具成本效益、可扩展且模块化的LLM Twin系统，突破传统Jupyter Notebook演示的局限，着重讲解如何构建生产级的端到端LLM系统。 本书涵盖数据工程、有监督微调和部署的相关知识，通过手把手地带领读者构建LLM Twin项目，帮助读者将MLOps的原则和组件应用于实际项目。同时，本书还涉及推理优化、偏好对齐和实时数据处
作品简介
AI技术已取得飞速发展，而大语言模型（LLM）正在引领这场技术革命。本书基于MLOps最佳实践，提供了在实际场景中设计、训练和部署LLM的原理与实践内容。本书将指导读者构建一个兼具成本效益、可扩展且模块化的LLM Twin系统，突破传统Jupyter Notebook演示的局限，着重讲解如何构建生产级的端到端LLM系统。 本书涵盖数据工程、有监督微调和部署的相关知识，通过手把手地带领读者构建LLM Twin项目，帮助读者将MLOps的原则和组件应用于实际项目。同时，本书还涉及推理优化、偏好对齐和实时数据处理等进阶内容，是那些希望在项目中应用LLM的读者的重要学习资源。 阅读本书，读者将熟练掌握如何部署强大的LLM—既能解决实际问题，又能具备低延迟和高可用的推理能力。无论是AI领域的新手还是经验丰富的从业者，本书提供的深入的理论知识和实用的技巧，都将加深读者对LLM的理解，并提升读者在真实场景中应用它们的能力。
内容简介
AI技术已取得飞速发展，而大语言模型（LLM）正在引领这场技术革命。本书基于MLOps最佳实践，提供了在实际场景中设计、训练和部署LLM的原理与实践内容。本书将指导读者构建一个兼具成本效益、可扩展且模块化的LLM Twin系统，突破传统Jupyter Notebook演示的局限，着重讲解如何构建生产级的端到端LLM系统。 本书涵盖数据工程、有监督微调和部署的相关知识，通过手把手地带领读者构建LLM Twin项目，帮助读者将MLOps的原则和组件应用于实际项目。同时，本书还涉及推理优化、偏好对齐和实时数据处理等进阶内容，是那些希望在项目中应用LLM的读者的重要学习资源。 阅读本书，读者将熟练掌握如何部署强大的LLM—既能解决实际问题，又能具备低延迟和高可用的推理能力。无论是AI领域的新手还是经验丰富的从业者，本书提供的深入的理论知识和实用的技巧，都将加深读者对LLM的理解，并提升读者在真实场景中应用它们的能力。
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