Апгрейд машинного обучения. Руководство по MLOps, LLMs и инфраструктуре ML для дата-сайентистов

«Руководство по MLOps, LLMs и инфраструктуре ML для дата-сайентистов»

Эпоха разрозненных команд аналитиков и разработчиков ушла. Сегодня большие языковые модели (LLM) — это фундамент бизнеса. Как превратить мощь нейросетей в надежные, масштабируемые продукты?
Ведущие эксперты отрасли представляют комплексную платформу для создания приложений на базе искусственного интеллекта. Отслеживая создание реального продукта от идеи до внедрения, вы освоите современный MLOps-конвейер.

Внутри:
▸ От теории к практике: сквозной пример разработки приложения на основе LLM с нуля.
▸ Индустриальный стандарт: версионирование данных, отслеживание экспериментов (MLflow) и мониторинг моделей в проде.
▸ Ответственный ИИ: этические аспекты интеграции алгоритмов и управление неструктурированными данными.
▸ Бизнес-ценность: стратегии бесшовного встраивания LLM в корпоративную инфраструктуру.
▸ Жизненный цикл: методы переобучения систем на новых данных без остановки сервиса.

Эта книга изменит ваше представление о конвейере обработки данных. Перестаньте воспринимать машинное обучение как набор инструментов — начните строить целостные системы, которые формируют будущее вашего бизнеса.

Об авторах
Кристен КЕРЕР с 2010 года предлагает инновационные и практичные решения в области статистического моделирования. В 2018 году она была признана одним из лучших экспертов в области науки о данных и аналитики. Является основателем компании Data Moves Me, LLC.
Калеб КАЙЗЕР — FullStack-инженер в компании Comet. Ранее Калеб входил в команду основателей Cortex Labs, работал в Scribe Media, создавая платформу для авторов.