LLM 인 프로덕션 상세페이지
출간 정보
- 2025.06.26 전자책 출간
- 2025.06.18 종이책 출간
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파일 정보
- 556 쪽
- 9.5MB
지원 환경
- 앱
- 웹
- PC뷰어
- PAPER
ISBN
9791158396251
ECN
-
LLM 인 프로덕션
작품 정보
[LLM 기반 애플리케이션을 안전하고 효율적으로 프로덕션에 배포하는 방법을 배우자!]
이 실용적인 책은 LLM의 작동 원리, LLM과의 상호작용 방식, 애플리케이션과 LLM의 통합 방법을 풍부한 예제와 함께 명확하게 설명한다. 이 책을 통해 기존 소프트웨어나 머신러닝(ML)과 비교해 LLM이 무엇이 다른지 이해하고, 연구실을 벗어나 실무에서 LLM을 다룰 때의 모범관행들을 익힐 수 있다. 또한 이 책은 흔히 발생하는 문제들을 피하는 데 도움이 되는, 저자들의 경험에서 비롯한 조언도 제공한다.
★ 이 책에서 다루는 내용 ★
- LLM의 기본 개념과 기반 기술
- 사전 훈련된 LLM을 사용할지, 직접 구축할지 평가하는 방법
- LLM의 요구사항을 처리할 수 있도록 ML 플랫폼을 효율적으로 확장하는 방법
- LLM의 기초(foundation) 모델을 훈련하고 기존 LLM을 미세조정하는 방법
- PEFT와 LoRA 같은 복잡한 아키텍처를 활용해 클라우드와 엣지 기기에 LLM을 배포하는 방법
- LLM의 강점을 최대한 활용하면서도 단점을 보완하는 애플리케이션 구축 방법
《LLM 인 프로덕션》은 ML옵스를 활용해서 LLM을 프로덕션에 원활하게 적용하는 데 필요한 핵심적인 통찰을 제공한다. LLM 훈련에 적합한 데이터셋을 확보하는 방법부터 플랫폼 구축, 모델의 거대한 크기에 따른 문제의 해결까지 실질적인 가이드를 담았다. 또한 프롬프트 엔지니어링, 모델 재훈련(retraining), 부하 테스트(load testing), 비용 관리, 보안 강화 등의 실용적인 팁과 기법도 다룬다.
이 실용적인 책은 LLM의 작동 원리, LLM과의 상호작용 방식, 애플리케이션과 LLM의 통합 방법을 풍부한 예제와 함께 명확하게 설명한다. 이 책을 통해 기존 소프트웨어나 머신러닝(ML)과 비교해 LLM이 무엇이 다른지 이해하고, 연구실을 벗어나 실무에서 LLM을 다룰 때의 모범관행들을 익힐 수 있다. 또한 이 책은 흔히 발생하는 문제들을 피하는 데 도움이 되는, 저자들의 경험에서 비롯한 조언도 제공한다.
★ 이 책에서 다루는 내용 ★
- LLM의 기본 개념과 기반 기술
- 사전 훈련된 LLM을 사용할지, 직접 구축할지 평가하는 방법
- LLM의 요구사항을 처리할 수 있도록 ML 플랫폼을 효율적으로 확장하는 방법
- LLM의 기초(foundation) 모델을 훈련하고 기존 LLM을 미세조정하는 방법
- PEFT와 LoRA 같은 복잡한 아키텍처를 활용해 클라우드와 엣지 기기에 LLM을 배포하는 방법
- LLM의 강점을 최대한 활용하면서도 단점을 보완하는 애플리케이션 구축 방법
《LLM 인 프로덕션》은 ML옵스를 활용해서 LLM을 프로덕션에 원활하게 적용하는 데 필요한 핵심적인 통찰을 제공한다. LLM 훈련에 적합한 데이터셋을 확보하는 방법부터 플랫폼 구축, 모델의 거대한 크기에 따른 문제의 해결까지 실질적인 가이드를 담았다. 또한 프롬프트 엔지니어링, 모델 재훈련(retraining), 부하 테스트(load testing), 비용 관리, 보안 강화 등의 실용적인 팁과 기법도 다룬다.
작가 소개
크리스토퍼 브루소 (Christopher Brousseau)
크리스토퍼 브루소는 언어학 및 현지화 배경을 가진 JPMorganChase의 간부급 머신러닝 엔지니어(machine learning engineer, MLE)이다. 특히 국제적 초점을 맞춘 언어학적 정보에 기반한 NLP를 전문으로 하며, 스타트업은 물론이고 포천 500대 기업들에서도 성공적인 ML 및 데이터 제품 이니셔티브를 이끌었다.
매슈 샤프 (Matthew Sharp)
매슈 샤프는 데이터 과학자 출신의 엔지니어로, ML옵스 분야에 경험이 많은 기술 리더(tech leader)이다. 스타트업과 최고 수준의 기술 회사 모두에서 많은 성공적인 데이터 이니셔티브를 이끌었다. 매슈는 프로덕션 환경이 어떤 모습이든 상관없이 프로덕션에서 머신러닝 모델을 배포, 관리 및 확장하는 것을 전문으로 한다.
크리스토퍼 브루소는 언어학 및 현지화 배경을 가진 JPMorganChase의 간부급 머신러닝 엔지니어(machine learning engineer, MLE)이다. 특히 국제적 초점을 맞춘 언어학적 정보에 기반한 NLP를 전문으로 하며, 스타트업은 물론이고 포천 500대 기업들에서도 성공적인 ML 및 데이터 제품 이니셔티브를 이끌었다.
매슈 샤프 (Matthew Sharp)
매슈 샤프는 데이터 과학자 출신의 엔지니어로, ML옵스 분야에 경험이 많은 기술 리더(tech leader)이다. 스타트업과 최고 수준의 기술 회사 모두에서 많은 성공적인 데이터 이니셔티브를 이끌었다. 매슈는 프로덕션 환경이 어떤 모습이든 상관없이 프로덕션에서 머신러닝 모델을 배포, 관리 및 확장하는 것을 전문으로 한다.
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