會員登入
｜
加入會員
｜
會員專區
｜
購物車
｜
自資出版
｜
電子書城
｜
客服中心
文學小說
商管創投
人文藝坊
勵志養生
進修學習
科學工程
家庭親子
玩樂天地
書名
出版社
作者
isbn
編號
英語會話
|
成交的秘密
|
霹靂影音寫真特典
|
此作者無相關書籍
文學小說
文學
｜
小說
商管創投
財經投資
｜
行銷企管
人文藝坊
宗教、哲學
社會、人文、史地
藝術、美學
｜
電影戲劇
勵志養生
醫療、保健
料理、生活百科
教育、心理、勵志
進修學習
電腦與網路
｜
語言工具
雜誌、期刊
｜
軍政、法律
參考、考試、教科用書
科學工程
科學、自然
｜
工業、工程
家庭親子
家庭、親子、人際
青少年、童書
玩樂天地
旅遊、地圖
｜
休閒娛樂
漫畫、插圖
｜
限制級
LLM 工程師開發手冊
LLM Engineer’s Handbook
作者：
Paul Iusztin， Maxime Labonne
譯者：
黃駿
分類：
電腦與網路
／
AI•人工智慧
出版社：
旗標
出版日期：2025/12/18
ISBN：9789863128465
書籍編號：kk0607496
頁數：616
定價：
1250
元
一般會員價：
95
折
1187
元
特別會員價：
9
折
1125
元
書價若有異動，以出版社實際定價為準
訂購後立即為您進貨
訂購後立即為您進貨：目前無庫存量,讀者下訂後,開始進入調書程序,一般天數約為2-10工作日(不含例假日)。
團購數最低為 15 本以上
評價數：
(請將滑鼠移至星星處進行評價)
目前平均評價：
文字連結
複製語法
<a href='http://www.silkbook.com/book_detail.asp?goods_ser=kk0607496'>LLM 工程師開發手冊</a>
圖片連結
複製語法
<a href='http://www.silkbook.com/book_detail.asp?goods_ser=kk0607496'><img src='http://www.silkbook.com/mall_image/bk/kk0607496.jpg' ALT='LLM 工程師開發手冊' height='120' width='90'></a>
分
享
內容簡介
作者介紹
書籍目錄
同類推薦
LLM 工程師開發手冊 ▋人工智慧正以驚人的速度演進， 而大型語言模型已成為這場革命的核心關鍵▋ 本書不只是介紹理論；它帶你走進真實工程場景，教你如何設計、訓練、優化與部署 LLM，並結合 MLOps 的專業流程，打造真正能落地的端到端解決方案。透過完整的 LLM Twin 實戰案例，你將學會建構具成本效益、可擴展、模組化的系統架構，跳脫 Notebook 和 Colab 實驗的限制，把模型真正推向生產環境。 在學習過程中，你將掌握資料流程設計、RAG、監督式微調、偏好對齊、即時資料處理、推論最佳化等關鍵技術，並能將 CI/CD、監控、版本管理 等 MLOps 元件靈活融入自己的專案。這不僅讓你理解 LLM 的運作，更讓你具備「打造專業級 AI 系統」的實戰能力。 讀完本書，你將能從 0 到 1 建立自己的 LLM、能處理真實世界的資料、能在生產環境長期穩定運作、能持續優化並快速迭代。 無論你是 AI 新手或已有多年經驗的工程師，本書都能帶來全新的理解、視野與技術深度，讓你真正跨入 LLM 工程師的境界。 ??? ◤全球好評指標◢ ★ Amazon 4.6 顆星好評，榮登人工智慧相關類別 ＃1 暢銷榜 ★ 作者在 Github 儲存庫上提供的本書學習資源，累計已獲 4，400+ stars 關注 ◤技術領袖一致推薦！◢ ★ 「本書讓更多人能夠進一步調整、微調、量化模型，並使其足夠高效以應用於真實世界。」 ─ Julien Chaumond｜Hugging Face 共同創辦人暨技術長 ★ 「以具體範例與明確指導，說明如何最佳化推論流程與有效部署 LLM，使其成為研究人員與實務工程師皆能受益的重要參考書。」 ─ Antonio Gulli｜Google 技術長辦公室資深總監暨傑出工程師 ★ 「在 AI 以前所未有的速度重塑各行各業的當下，《LLM 工程師開發手冊》是帶領讀者掌握大型語言模型複雜性的關鍵指南。」 ─ Hamza Tahir｜ZenML 共同創辦人暨技術長 ★ 「提供一套精良的框架，協助讀者掌握 LLM 工程，並成功銜接機器學習研究、AI 工程與 LLMOps 之間的落差。」 ─ Gideon Mendels｜CometML 共同創辦人暨執行長 ★ 「這本書全面涵蓋了從 LLM 設計、部署到優化的實務指南...。若你對 LLM 充滿熱情，這絕對是一本必讀之作。」 ─ Akshit Bhalla｜Tesla 資料科學家 ★ 「這是目前少數兼具深度與實務性的 LLMOps 著作之一...。讀完之後，我迫不及待想用自己的工具實作一個 LLM Twin！」 ─ Maria Vechtomova｜Databricks MVP 本書特色： ▋從架構、資料、訓練到部署， 打造能真正落地的 LLM 系統▋ ??? ◤從零打造 LLM 系統的實戰流程◢ ● 每一章都有循序圖解、完整程式碼範例，不怕學不會 ● 提供完整LLM 端到端工作流程教學：資料流程 → 特徵流程 → 訓練流程 → 推論流程 → 部署流程 ● 全書程式皆由小編親自測試，並穿插實務心得，確保你真的學得到、做得出來 ◤你將掌握的關鍵能力◢ ? 從真實資料開始打造 LLM 的第一步！ 從爬蟲、清洗、分段到去重複，一步步完成真實世界 LLM 需要的資料前處理。 ? 用 FTI 架構建立你的 AI 系統思維！ 建立 Feature／Training／Inference 全流程思維，看懂 LLM 系統的真實樣貌。 ? RAG 深度解析：打造不會亂講話的 LLM！ 深入掌握 RAG 的設計、最佳化與進階技巧，提升模型可信度與資訊鮮度。 ? 把模型調到最好：微調 + 偏好對齊一次學會！ 從 SFT 到 LoRA/QLoRA，再到 DPO，讓模型真正「理解人類的思考行為」。 ? 推論加速全攻略，速度與成本 win－win！ KV cache、連續批次、推測式解碼、量化與平行化，全套最佳化方法一次收錄。 ? 無痛掌握最全面的 AI 工具鏈！ 涵蓋 Hugging Face、ZenML、CometML、Opik、MongoDB、Qdrant 等主流技術。 ? 真正生產級的 MLOps／LLMOps 能力剖析與實踐！ 從 CI/CD/CT、監控、版本控管到雲端部署，打造可擴展、可維護的 LLM 系統。
Paul Iusztin， Maxime Labonne Paul Iusztin 資深機器學習與 MLOps 工程師，擁有七年以上開發生成式 AI、電腦視覺與 MLOps 解決方案的經驗。曾任職於 Metaphysic，為其核心工程團隊成員之一，負責將大型神經網路導入實際生產環境。其他工作經歷還包括 CoreAI、Everseen、Continental。他同時創立了教育平台 Decoding ML，透過文章與開源課程推廣實戰級機器學習系統知識。 Maxime Labonne 現任 Liquid AI 的後訓練部門主管(Head of Post－Training)，擁有巴黎綜合理工學院(Institut Polytechnique de Paris)機器學習博士學位，亦為 Google Developer Expert in AI/ML。他長期活躍於開源社群，貢獻包括 LLM Course(GitHub)、LLM AutoEval、以及多個先進模型如 NeuralDaredevil。著有暢銷書《Hands－On Graph Neural Networks Using Python》。
▌第 1 章 掌握 LLM 分身的概念與架構 1.1 認識 LLM 分身 1.2 規劃 LLM 分身的最簡可行產品 1.3 依循特徵/訓練/推論架構建立 ML 系統 1.4 設計 LLM 分身的系統架構 1.5 FTI 設計與 LLM 分身架構的回顧與反思 1.6 總結 1.7 參考資料 ▌第 2 章 工具介紹與安裝 2.1 Python 開發環境的建置與專案安裝 2.2 MLOps 與 LLMOps 工具 2.3 儲存非結構化與向量資料的資料庫 2.4 準備使用 AWS 2.5 總結 2.6 參考資料 ▌第 3 章 資料工程 3.1 設計 LLM Twin 資料搜集流程 3.2 資料搜集流程實作：ETL 架構 3.3 資料搜集流程實作：網路爬蟲 3.4 資料搜集流程實作：NoSQL 文檔類別 3.5 將原始資料搜集至資料倉儲中 3.6 總結 3.7 參考資料 ▌第 4 章 RAG 特徵流程 4.1 認識 RAG 4.2 進階 RAG 概觀 4.3 探索 LLM Twin 的 RAG 特徵流程架構 4.4 實作 LLM Twin 的 RAG 特徵流程 4.5 總結 4.6 參考資料 ▌第 5 章 監督式微調 5.1 建立指令資料集 5.2 認識 SFT 技術 5.3 實作微調程式 5.4 總結 5.5 參考資料 ▌第 6 章 偏好對齊微調 6.1 認識偏好資料集 6.2 建立偏好資料集 6.3 偏好對齊 6.4 實作 DPO 6.5 總結 6.6 參考資料 ▌第 7 章 評估 LLM 7.1 何謂模型評估 7.2 何謂 RAG 評估 7.3 實作模型評估程式 7.4 總結 7.5 參考資料 ▌第 8 章 推論優化 8.1 模型優化策略 8.2 模型平行處理 8.3 模型量化 8.4 總結 8.5 參考資料 ▌第 9 章 RAG 推論流程 9.1 了解 LLM Twin 的 RAG 推論流程 9.2 探索 LLM Twin 的進階 RAG 技術 9.3 實作 LLM Twin 的 RAG 推論流程 9.4 總結 9.5 參考資料 ▌第 10 章 部署推論流程 10.1 選擇部署形式的標準 10.2 認識推論部署的形式 10.3 比較單體式與微服務架構 10.4 探索 LLM Twin 推論流程的部署策略 10.5 部署 LLM Twin 服務 10.6 以自動擴展應付使用高峰 10.7 總結 10.8 參考資料 ▌第 11 章 MLOps 與 LLMOps 11.1 認識 LLMOps：從 DevOps 與 MLOps 的基礎開始 11.2 將 LLM Twin 的 Pipeline 部署至雲端 11.3 在 LLM Twin 專案中加入 LLMOps 11.4 總結 11.5 參考資料 ▌附錄A MLOps 原則 A.1 自動化與系統化 A.2 版本管理 A.3 實驗追蹤 A.4 測試 A.5 監控 A.6 可重現性
零基礎玩轉LLM應用
大模型時代：從 Ch
AI超神應用術：Go
人工智慧漫畫全圖解：
一本搞定 AI數位員
ChatGPT 5實
用DeepSeek
LLMOps打造穩定
AI超神筆記術：No
超高效Google×
Q1：若我已報名付了1000元訂金，接下來我要做什麼？ A：感謝您報名，後續相關事情及服務我們會以e-mail和電話跟您聯絡. 您也可以主動來信(andy@book4u.com.tw)詢問。謝謝！ Q2：我本身並沒有產品和服務，也沒什麼實務上的經驗，那又能如何賺錢呢？這個課程真的有實際成效嗎？ A：我們這個課程共有11項贈品，其中第2項贈品便是資訊產品創造藍圖，它將教您如何用最簡潔而快速的方法創出屬於您自己的資訊產品。一般的課程大多是教您如何捕魚，但多數的成功致富者，其成功的關鍵卻不是仰賴捕魚技術，而是仰賴借力之術，因為唯有借力才能無中生有！才能快速成長！也才能快速致富！本課程3天共有三套樣版，其中一套樣版便是教您打造在沒有任何商品與服務，也沒有任何資源的情況下，就能快速借力致富的樣版！本課程二位講師都是白手起家，對於沒有實務經驗的新手會格外用心，請放心。 Q3：請問贈品中魚池矩陣直效聯盟VVIP是什麼？ A：這是一個強大的系統，而我們送的是體驗版，會提供你Email追客系統。國外有一種函授課程，亦即每幾天發一個課程給學員， 就是用EMAIL追客系統來實踐。EMAIL追客系統簡單的說就是今天有一個客戶在你的網站上購買產品或註冊，系統會自動回覆一封確認信，之後你可以自行設計發送內容和發信時間一次一對多發給客戶，而且每封信還會帶入客戶本身的姓名。讓客戶以為是我們專門為客戶所量身訂作的信件。所以Email追客系統可以讓你培養跟客戶的信任感，進而成交。 Q4：請問贈品中資訊產品創造藍圖是什麼？ A：這是一位叫林星?老師的課程，課程售價是9800元，現在免費送給你。此課程包含： ● 何謂資訊型產品？ ● 資訊型產品的種類大解析！以及如何組織你的資訊型產品賺錢？ ● 如何找到你的利基市場？ ● 為什麼錯的利基市場，再好的產品與行銷也很難有效！ ● 29個國外已經證實能讓你賺到錢的利基市場！ ● 如何確保你做出來的產品客戶會很想購買？以及實際可執行的步驟！ ● 創造資訊型產品計劃書 ● 15個步驟建立你的資訊型產品事業 ● E-mail精準行銷的10個法則 ● 10個別人沒有告訴你的有效文案撰寫法則 Q5：請問贈品中自動財富系統 6片DVD是什麼？ A：此6片DVD定價3200元。內容為《借力淘金！最吸利的鈔級魚池賺錢術》作者之一王紫杰所錄製的DVD，內容為有關網路行銷的知識和技巧，非常豐富且實用，免費送給您。
為了保障您的權益，新絲路網路書店所購買的商品均享有到貨七天的鑑賞期（含例假日）。退回之商品必須於鑑賞期內寄回（以郵戳或收執聯為憑），且商品必須是全新狀態與完整包裝(商品、附件、內外包裝、隨貨文件、贈品等)，否則恕不接受退貨。
