Руководство подробно раскрывает процессы создания и эксплуатации решений на базе LLM с первых этапов разработки до масштабирования и оптимизации. Книга помогает выстроить эффективную инфраструктуру и внедрить современные практики управления моделями. Основные темы: жизненный цикл LLM-приложений и подходы LLMOps; выбор и адаптация языковых моделей под задачи бизнеса; работа с данными и построение пайплайнов; разработка API и интеграция с существующими системами; методы оценки качества и ограничения метрик; обеспечение безопасности и защиты данных; масштабирование и управление вычислительными ресурсами. Книга превращает сложные технические концепции в практические инструменты, позволяя создавать надежные и масштабируемые решения на базе генеративного ИИ. «Эта книга проясняет суть LLMOps, предлагая четкие и практические рекомендации. Идеальный ресурс для инженеров по машинному обучению, команд, отвечающих за платформы, и всех, кто переводит большие языковые модели из стадии прототипа в промышленную эксплуатацию». — Нирмал Будхатоки, старший специалист по обработке данных, Microsoft
