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.