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Chip Huyen, Fachbücher von Chip Huyen
Maschinelles Lernen Systeme sind sowohl komplex als auch einzigartig. Sie sind komplex, weil sie aus vielen verschiedenen Komponenten bestehen und verschiedene Interessengruppen einbeziehen. Sie sind einzigartig, weil sie von Daten abhängen, die von einem Anwendungsfall zum nächsten erheblich variieren. In diesem Buch lernen Sie einen ganzheitlichen Ansatz zur Gestaltung von maschinellen Lernsystemen kennen, die zuverlässig, skalierbar, wartbar und anpassungsfähig an sich ändernde Umgebungen und Geschäftsanforderungen sind. Der Autor Chip Huyen, Mitbegründer von Claypot AI, betrachtet jede Designentscheidung – wie die Verarbeitung und Erstellung von Trainingsdaten, welche Merkmale verwendet werden sollen, wie oft Modelle neu trainiert werden und was überwacht werden sollte – im Kontext dessen, wie sie Ihrem System insgesamt helfen kann, seine Ziele zu erreichen.
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AI Engineering, Fachbücher von Chip Huyen
Jüngste Durchbrüche in der KI haben nicht nur die Nachfrage nach KI-Produkten erhöht, sondern auch die Eintrittsbarrieren für diejenigen gesenkt, die KI-Produkte entwickeln möchten. Der Ansatz "Modell-als-Service" hat KI von einer esoterischen Disziplin in ein leistungsstarkes Entwicklungstool verwandelt, das jeder nutzen kann. Jeder, einschliesslich derjenigen mit minimaler oder keiner vorherigen KI-Erfahrung, kann nun KI-Modelle nutzen, um Anwendungen zu erstellen. In diesem Buch diskutiert der Autor Chip Huyen das Thema KI-Engineering: den Prozess der Entwicklung von Anwendungen mit leicht verfügbaren Fundamentmodellen. Das Buch beginnt mit einem Überblick über das KI-Engineering, erklärt, wie es sich von traditionellem Maschinenlernen-Engineering unterscheidet, und erörtert den neuen KI-Stack. Je mehr KI eingesetzt wird, desto mehr Möglichkeiten gibt es für katastrophale Fehler, und daher wird die Bewertung umso wichtiger. Dieses Buch behandelt verschiedene Ansätze zur Bewertung offener Modelle, einschliesslich des schnell wachsenden Ansatzes "KI-als-Richter". Entwickler von KI-Anwendungen werden entdecken, wie sie sich im KI-Umfeld zurechtfinden, einschliesslich Modelle, Datensätze, Bewertungsbenchmarks und der scheinbar unendlichen Anzahl von Anwendungsfällen und Anwendungsmustern. Sie lernen ein Framework zur Entwicklung einer KI-Anwendung kennen, das mit einfachen Techniken beginnt und sich zu anspruchsvolleren Methoden entwickelt, und erfahren, wie man diese Anwendungen effizient bereitstellt. Verstehen Sie, was KI-Engineering ist und wie es sich vom traditionellen Maschinenlernen-Engineering unterscheidet. Lernen Sie den Prozess zur Entwicklung einer KI-Anwendung, die Herausforderungen in jedem Schritt und Ansätze zu deren Bewältigung kennen. Erkunden Sie verschiedene Techniken zur Modellanpassung, einschliesslich Prompt Engineering, RAG, Fine-Tuning, Agenten und Datensatz-Engineering, und verstehen Sie, wie und warum sie funktionieren. Untersuchen Sie die Engpässe hinsichtlich Latenz und Kosten bei der Bereitstellung von Fundamentmodellen und erfahren Sie, wie Sie diese überwinden können. Wählen Sie das richtige Modell, den richtigen Datensatz, die richtigen Bewertungsbenchmarks und Metriken für Ihre Bedürfnisse. Chip Huyen arbeitet daran, die Datenanalyse auf GPUs zu beschleunigen.
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