"大多数商业软件通常采用迭代开发的方式，部署后还可以进行显著的改进和调整。与此不同，大语言模型(LLM)开发成本高、修改难度大，因此需要在前期进行精心的规划、严格的数据标准控制及精准的技术实现。将LLM集成到实际产品中，会影响运营的方方面面，包括应用生命周期、数据处理流程、计算成本、安全性等。如果操作不当，可能导致高昂的失败成本。 《大模型产品化手册：工程化方法与实践》将介绍如何制订一个LLMOps计划，帮助你将AI应用从设计顺利过渡到交付。你将学习如何准备LLM数据集，掌握高效的训练技巧，如LoRA(低秩适应)和RLHF(基于人类反馈的强化学习)，以及如何通过行业基准来评估模型性能。在学习过程中，你还将通过三个有趣的项目，实践所学的技能：创建并训练定制的大语言模型，开发一个VSCode AI编码插件，以及将小型模型部署到树莓派上。 主要内容 ? 平衡成本与性能 ? 再训练与负载测试 ? 针对普通硬件优化模型 ? 在Kubernetes集群上部署"

"Christopher Brousseau是摩根大通的一名资深机器学习工程师(Machine Learning Engineer，MLE)，拥有语言学和本地化背景。他专注于语言学驱动的自然语言处理(Nature Language Processing，NLP)，尤其在国际化领域有深入研究，并曾在初创公司和财富500强企业中成功领导过机器学习和数据产品项目。Matt Sharp是一名工程师、数据科学家，也是在MLOps领域经验丰富的技术领导者。他曾为初创公司和**科技公司成功领导过多个数据项目。Matt擅长在生产环境中部署、管理和扩展机器学习模型，无论生产环境的具体形式如何。"

驾驭浪潮，铸造价值 ——开启大模型产品化的工程时代 我们正处在一个激动人心又充满挑战的时代。以大语言模型(LLM)为代表的生成式人工智能，正以惊人的速度渗透到各行各业，从根本上重塑着软件的定义、人机交互的范式乃至商业世界的逻辑。作为一名长期关注软件工程演进的学者，我将这一变革视为继“软件作坊”与“软件工厂”之后，迈向“软件智能体”时代的黎明——一个由数据、模型和算力共同驱动，以智能化为核心特征的全新纪元。 然而，当ChatGPT引发的惊叹与狂热逐渐冷却，一个更为严峻的现实问题摆在了所有从业者面前：如何将这些强大的、看似无所不能的模型，转化为稳定、可靠且具有商业价值的产品？从惊艳的技术演示(Demo)到真正服务于亿万用户的生产系统(Production)，其间横亘着一道深不见底的鸿沟。这道鸿沟，正是“模型”与“产品”之间的距离，也是无数AI项目折戟沉沙的根源所在。 这正是《大模型产品化手册：工程化方法与实践》这本书存在的价值。它并非一本空谈模型原理或炫技算法的专著，而是一本极其稀缺的、真正聚焦于“工程化落地”的全栈实战指南。作者团队凭借其在机器学习和语言学领域的深厚积累，敏锐地洞察到了当前大模型产品化过程中的核心痛点：数据科学家、软件工程师与产品经理之间普遍存在的“认知鸿沟”。 本书的独特之处在于，它用一种系统化的工程思维，打通了从数据准备到最终部署的全链路。 ● 在基础设施与模型策略上，它直面“自建还是购买”的战略抉择，并深入探讨了如何构建高效的AI基础设施以应对训练与推理的挑战。这与当前行业普遍关注的混合部署、成本优化趋势不谋而合。书中关于“从数据到基础模型”...