| 
Technologia nie stoi w miejscu. A Ty? 🤔 W branży IT każda nowa umiejętność to realna przewaga: lepsze projekty, wyższe zarobki i większe możliwości rozwoju kariery 📈
Zaintrygowany(a)? Teraz masz świetną okazję, by zdobywać wiedzę z najlepszych źródeł - od podstaw programowania, przez zaawansowane algorytmy i architektury systemów, po sztuczną inteligencję, analizę danych i DevOps. Zajrzyj niżej 👇
📘 Książki drukowane masz taniej o 40%
📱 Ebooki z rabatem 50%
PREMIERA! 🧠 
Inżynieria dużych modeli językowych. Podręcznik projektowania, trenowania i wdrażania LLM 🤖 Wraz ze wzrostem popularności dużych modeli językowych rośnie zapotrzebowanie na specjalistów, którzy potrafią je skutecznie wdrażać w rzeczywistych rozwiązaniach. Inżynieria LLM to szeroki zestaw zadań, wymagający unikalnego połączenia wiedzy z wielu dziedzin. Szczególnie istotne okazuje się tu podejście MLOps, które znacząco zwiększa szanse na sukces w projektach opartych na modelach językowych.
Ten obszerny przewodnik pokaże Ci, jak stosować najlepsze praktyki w pracy z LLM. Znajdziesz tu omówienie kluczowych koncepcji, praktyczne techniki i porady ekspertów z zakresu inżynierii danych, dostrajania i oceny modeli, optymalizacji wnioskowania, a także budowania skalowalnych potoków przetwarzania. Krok po kroku prześledzisz, jak zrealizować konkretny produkt, integrując różne aspekty inżynierii LLM i metodologię MLOps. Dowiesz się, jak zbierać i przygotowywać dane, dostrajać modele do specyficznych zastosowań, zwiększać ich wydajność i wdrażać rozwiązania oparte na technice RAG.
Najciekawsze zagadnienia:
✅ niezawodne potoki danych i zarządzanie cyklem trenowania modeli LLM
✅ tworzenie i udoskonalanie modeli językowych w praktyce
✅ podejście MLOps - koordynacja komponentów i monitorowanie promptów
✅ nadzorowane dostrajanie i ewaluacja modeli
✅ wykorzystanie narzędzi chmurowych (na przykład AWS) w skalowalnych wdrożeniach
✅ praktyczne zastosowanie techniki retrieval-augmented generation (RAG)
Pozostałe NOWOŚCI 🆕👇
Zobacz także 👇 
| Sprawdź naszą nową aplikację | | | |
