Aноним
- #1
Инженерия искусственного интеллекта: разработка приложений на основе фундаментальных моделей [Чип Хьюен]
- Ссылка на картинку
Здесь представлен перевод книги Chip Huyen - AI Engineering: Building Applications with Foundation Models.
Недавние прорывы в области ИИ не только повысили спрос на ИИ-продукты, но и снизили порог входа для тех, кто хочет их создавать. Подход «модель как услуга» превратил ИИ из эзотерической дисциплины в мощный инструмент разработки, доступный каждому. Теперь любой желающий, даже с минимальным опытом работы с ИИ или вообще без него, может использовать ИИ-модели для создания приложений. В этой книге автор Чип Хьюэн рассказывает об ИИ-инженерии: процессе создания приложений с использованием готовых базовых моделей.
Книга начинается с обзора ИИ-инженерии: объясняется, чем она отличается от традиционной ML-инженерии, и рассматривается новый ИИ-стек. Чем шире используется ИИ, тем выше риск фатальных ошибок, а значит, тем важнее становится оценка. В этой книге обсуждаются различные подходы к оценке моделей с открытым ответом, включая быстро набирающий популярность метод «ИИ в роли судьи» (AI-as-a-judge).
Разработчики ИИ-приложений узнают, как ориентироваться в экосистеме ИИ, включая модели, наборы данных, бенчмарки для оценки и кажущееся бесконечным множество сценариев использования и паттернов проектирования. Вы изучите фреймворк для разработки ИИ-приложений, начав с простых техник и переходя к более сложным методам, а также узнаете, как эффективно развертывать эти приложения.
В книге вы:
Поймете, что такое ИИ-инженерия и чем она отличается от традиционной инженерии машинного обучения.
Изучите процесс разработки ИИ-приложения, проблемы на каждом этапе и подходы к их решению.
Рассмотрите различные методы адаптации моделей, включая промпт-инжиниринг, RAG, дообучение (fine-tuning), агентов и инженерию датасетов, а также поймете, как и почему они работают.
Проанализируете узкие места, связанные с задержками (latency) и затратами при инференсе базовых моделей, и узнаете, как их преодолеть.
Научитесь выбирать подходящую модель, датасет, бенчмарки и метрики под ваши задачи.
Книга «ИИ-инженерия» (AI Engineering) опирается на материал «Проектирования систем машинного обучения» (издательство O'Reilly) и дополняет его.
Формат: PDF/EPUB
Язык: Русский
Недавние прорывы в области ИИ не только повысили спрос на ИИ-продукты, но и снизили порог входа для тех, кто хочет их создавать. Подход «модель как услуга» превратил ИИ из эзотерической дисциплины в мощный инструмент разработки, доступный каждому. Теперь любой желающий, даже с минимальным опытом работы с ИИ или вообще без него, может использовать ИИ-модели для создания приложений. В этой книге автор Чип Хьюэн рассказывает об ИИ-инженерии: процессе создания приложений с использованием готовых базовых моделей.
Книга начинается с обзора ИИ-инженерии: объясняется, чем она отличается от традиционной ML-инженерии, и рассматривается новый ИИ-стек. Чем шире используется ИИ, тем выше риск фатальных ошибок, а значит, тем важнее становится оценка. В этой книге обсуждаются различные подходы к оценке моделей с открытым ответом, включая быстро набирающий популярность метод «ИИ в роли судьи» (AI-as-a-judge).
Разработчики ИИ-приложений узнают, как ориентироваться в экосистеме ИИ, включая модели, наборы данных, бенчмарки для оценки и кажущееся бесконечным множество сценариев использования и паттернов проектирования. Вы изучите фреймворк для разработки ИИ-приложений, начав с простых техник и переходя к более сложным методам, а также узнаете, как эффективно развертывать эти приложения.
В книге вы:
Поймете, что такое ИИ-инженерия и чем она отличается от традиционной инженерии машинного обучения.
Изучите процесс разработки ИИ-приложения, проблемы на каждом этапе и подходы к их решению.
Рассмотрите различные методы адаптации моделей, включая промпт-инжиниринг, RAG, дообучение (fine-tuning), агентов и инженерию датасетов, а также поймете, как и почему они работают.
Проанализируете узкие места, связанные с задержками (latency) и затратами при инференсе базовых моделей, и узнаете, как их преодолеть.
Научитесь выбирать подходящую модель, датасет, бенчмарки и метрики под ваши задачи.
Книга «ИИ-инженерия» (AI Engineering) опирается на материал «Проектирования систем машинного обучения» (издательство O'Reilly) и дополняет его.
Формат: PDF/EPUB
Язык: Русский
Показать больше
Зарегистрируйтесь
, чтобы посмотреть контент.