خرید و دانلود نسخه کامل کتاب Essential Guide to LLMOps: Implementing effective LLMOps strategies and tools from data to deployment

📘 Essential Guide to LLMOps: Implementing Effective LLMOps Strategies and Tools from Data to Deployment

Author: Ryan Doan

Essential Guide to LLMOps is a practical handbook for implementing LLMOps workflows, helping teams manage the entire lifecycle of large language model (LLM) applications—from data preparation to deployment and monitoring. Ryan Doan provides strategies, best practices, and tools to ensure scalable, reliable, and efficient LLM-based solutions.

Key highlights include:

• Foundations of LLMOps and its importance in modern AI pipelines

• Data management, preprocessing, and feature engineering for LLMs

• Model training, fine-tuning, and evaluation best practices

• Deployment strategies and continuous monitoring to ensure reliability

• Tooling ecosystem for LLMOps, including orchestration, observability, and automation

This guide is ideal for AI engineers, data scientists, and MLOps practitioners aiming to streamline LLM application development while maintaining robust performance and cost efficiency.

📗 راهنمای ضروری LLMOps: پیاده‌سازی استراتژی‌ها و ابزارهای مؤثر از داده تا استقرار

نویسنده: رایان دوآن (Ryan Doan)

کتاب راهنمای ضروری LLMOps یک کتاب عملی و پروژه‌محور برای پیاده‌سازی فرآیندهای LLMOps است که به تیم‌ها کمک می‌کند کل چرخه‌ عمر برنامه‌های مبتنی بر مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) را از آماده‌سازی داده تا استقرار و پایش مستمر مدیریت کنند. نویسنده با ارائه‌ی استراتژی‌ها، بهترین شیوه‌ها و ابزارهای کلیدی، راهکارهایی برای ساخت راه‌حل‌های مقیاس‌پذیر، پایدار و بهینه فراهم می‌کند.

مباحث مهم کتاب شامل:

• مبانی LLMOps و نقش آن در خطوط تولید هوش مصنوعی مدرن

• مدیریت داده‌ها، پیش‌پردازش و مهندسی ویژگی‌ها برای مدل‌های LLM

• بهترین شیوه‌های آموزش، ریزتنظیم و ارزیابی مدل‌ها

• استراتژی‌های استقرار و پایش مستمر برای حفظ کارایی و اطمینان

• معرفی ابزارها و اکوسیستم LLMOps شامل اتوماسیون، مانیتورینگ و ارکستریشن

این کتاب برای مهندسان هوش مصنوعی، دانشمندان داده و متخصصان MLOps مناسب است و به آن‌ها کمک می‌کند تا توسعه‌ی برنامه‌های LLM را سریع، پایدار و اقتصادی انجام دهند.