LLM本番システム構築ノウハウ 基礎から実装・運用の方法、アプリ構築の実例まで
Christopher Brousseau/著 Matthew Sharp/著 クイープ/訳
発売日:2025年9月
- ページ数
- 460p
- ISBN
- 978-4-295-02273-2
- 著者情報
- ブルソー,クリストファー(ブルソー,クリストファー)(Brousseau,Christopher)
言語学とローカリゼーションに関する経歴を持つJPMorganChaseの機械学習エンジニア。特に国際的な言語情報に基づいた自然言語処理を専門とし、新興企業やフォーチュン500社で機械学習やデータプロダクトを成功に導く
シャープ,マシュー(シャープ,マシュー)(Sharp,Matthew)
元データサイエンティストであり、MLOps(機械学習の設計から運用までのプロセス)の経験豊富なテクノロジーリーダー。スタートアップ企業から一流ハイテク企業まで、多くのデータプロジェクトを担当。本番環境での機械学習モデルのデプロイ/管理/スケーリングを専門とする
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商品説明
本書では、大規模言語モデル(LLM)を実装し、本番環境にデプロイするためのノウハウを解説。LLMの基本概念から、実装、デプロイ、運用、管理における複雑な課題とその解決策まで、包括的に取り上げます。まず、LLMの可能性と限界、自社構築か既存サービスかの判断基準などから始め、運用(LLMOps)については具体的な課題への対策を解説。データエンジニアリングの重要性にも触れ、トレーニングやファインチューニングのほか、効果的なプロンプトエンジニアリングの手法も具体的に紹介。さらに、Llamaの再実装、AIコーディング拡張機能の構築など、読者が自らの手で試せるようなサンプルプロジェクトを説明。本書は、LLMの可能性を最大限に引き出し、本番システムを成功に導くための必携の一冊となっています。
目次
第1章 言葉の覚醒:なぜLLMは注目を浴びたのか
第2章 LLM:言語モデリングの本質を探る
第3章 LLMOps:LLM向けのプラットフォームを構築する
第4章 LLMのためのデータエンジニアリング:成功へのステップ
第5章 LLMの訓練:生成モデルの作り方
第6章 LLMサービス実践ガイド
第7章 プロンプトエンジニアリング:プロンプトの魔術師になる
第8章 LLMアプリケーションの構築:インタラクティブな体験を作り出す
第9章 LLMプロジェクトの作成:Llama3を再実装する
第10章 AIによるコーディング支援プロジェクト:この機能がもっと早くほしかった
第11章 Raspberry Piでのデプロイ:限界に挑戦
第12章 本番環境は絶えず変化する:物語はまだ始まったばかり
付録A 言語学の歴史
付録B 人間のフィードバックによる強化学習
付録C マルチモーダル潜在空間
商品詳細
- シリーズ名
- IMPRESS TOP GEAR
- 出版社名
- インプレス
- サイズ
- 24cm
- 対象年齢
- 一般
- フォーマット
- 単行本
- 原題
- 原タイトル:LLMs in Production
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