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[Recommandation de livre/logiciel libre] Manuel de l'ingénieur LLM Avec un modèle d'IA, beaucoup peuvent créer une démo en quelques minutes, mais développer une application d'entreprise performante, évolutive et sécurisée est exponentiellement plus complexe. Ce projet vise à résoudre ce problème ; il s'agit du dépôt open source correspondant au livre du même nom de @pauliusztin_ et @maximelabonne. Découvrons-le ensemble 🔽 Positionnement du projet : Un pont entre les « jouets » et les « outils » Résolution des problèmes : Alors que la plupart des tutoriels du marché s’arrêtent à « comment faire fonctionner le logiciel », ce projet se concentre sur « comment l’utiliser efficacement ». Il ne se contente pas d’indiquer les outils disponibles, mais compile également les meilleures pratiques pour garantir le fonctionnement stable des modèles en environnement de production. • Nature du contenu : Il s'agit principalement d'une liste de ressources soigneusement sélectionnées, rassemblant les cadres, outils, tutoriels et articles les plus novateurs et pratiques dans le domaine de l'IA. La section principale de ce projet décompose l'immense pile technologique LLM en plusieurs domaines clés, avec une structure très claire : 1. Bases et formation LLM : Inclut les cadres de référence courants, du pré-entraînement au réglage fin (tels que @huggingface, @UnslothAI, LitGPT, etc.). • Mettez l'accent sur la manière d'entraîner efficacement les modèles, notamment sur les techniques permettant d'économiser la mémoire GPU et d'accélérer l'entraînement. 2. Service et déploiement du modèle : Comment exécuter un modèle entraîné ? Cette section aborde différents moteurs d’inférence et se concentre sur les solutions de déploiement pour une forte concurrence et une faible latence. • Convient aux ingénieurs qui souhaitent déployer leur propre modèle privé. 3. Développement d'applications - RAG : Il s'agit actuellement de l'orientation la plus populaire pour les applications d'entreprise. Le projet comprend des ressources sur la manière de construire des bases de connaissances de haute qualité, de sélectionner des bases de données vectorielles et d'optimiser la recherche. • Agent : Cette section explique comment construire des agents d'IA capables de planifier des tâches de manière autonome, en utilisant des frameworks de pointe tels que AdalFlow et DSPy. 4. LLMOps • Une section essentielle, mais souvent négligée par les débutants. Elle aborde la surveillance des modèles, le contrôle des versions, l'évaluation et la gestion de l'invite de commande. Elle met l'accent sur le concept d'ingénierie de l'IA, et pas seulement sur les algorithmes. 5. L'optimisation des invites ne se limite pas à « écrire des invites », mais inclut également la manière d'optimiser automatiquement l'invite et les outils de réglage automatique associés. Pourquoi est-ce important ? • Connaissances filtrées : Le domaine de l’IA évolue si rapidement que de nouveaux outils apparaissent chaque jour. Ce projet vous aide à simplifier votre recherche en sélectionnant les ressources les plus pertinentes, validées par la communauté, et en vous évitant ainsi les tâtonnements. • Perspective Full-stack : Elle se concentre non seulement sur le modèle lui-même, mais aussi sur l'ensemble du cycle de vie (de la préparation des données à l'entraînement/au réglage fin, en passant par le déploiement, la construction de l'application et la surveillance). • Orientation pratique : comparée à une liste d'articles universitaires, elle est davantage axée sur le point de vue de « l'ingénieur », en mettant l'accent sur la mise en œuvre et la pratique concrète. Adresse open source