Hilo de meng shao (@shao__meng)

[Recomendación de libro/código abierto] Manual del ingeniero LLM Con un modelo de IA, muchas personas pueden crear una demostración de IA en minutos, pero crear una aplicación empresarial de alto rendimiento, escalable y segura es exponencialmente más difícil. Este proyecto existe para resolver este problema; es el repositorio de código abierto correspondiente al libro homónimo de @pauliusztin_ y @maximelabonne. ¡Echémosle un vistazo juntos! 🔽 Posicionamiento del Proyecto: Un Puente entre los "Juguetes" y las "Herramientas". Solución de Problemas: Mientras que la mayoría de los tutoriales del mercado se limitan a "cómo ponerlo en funcionamiento", este proyecto se centra en "cómo usarlo eficazmente". No solo explica las herramientas disponibles, sino que también recopila las mejores prácticas para garantizar el funcionamiento estable de los modelos en entornos de producción. • Naturaleza del contenido: es principalmente una lista seleccionada de recursos, que reúne los marcos, herramientas, tutoriales y documentos más innovadores y prácticos en el campo de la IA. La sección de contenido principal de este proyecto divide la enorme pila de tecnología LLM en varias áreas clave, con una estructura muy clara: 1. Conceptos básicos y capacitación de LLM: incluye los marcos principales desde la capacitación previa hasta el ajuste (como @huggingface, @UnslothAI, LitGPT, etc.). • Centrarse en cómo entrenar modelos de manera eficiente, incluidas técnicas para ahorrar memoria de GPU y acelerar el entrenamiento. 2. Servicio e implementación de modelos: ¿Cómo ejecutar un modelo entrenado? Esta sección abarca varios motores de inferencia y se centra en soluciones de implementación para alta concurrencia y baja latencia. • Adecuado para ingenieros que desean implementar su propio modelo privado. 3. Desarrollo de Aplicaciones - RAG: Actualmente, esta es la dirección más popular para aplicaciones empresariales. El proyecto incluye recursos sobre cómo crear bases de conocimiento de alta calidad, seleccionar bases de datos vectoriales y optimizar la recuperación. • Agente: esta sección cubre cómo construir agentes de IA que puedan planificar tareas de forma autónoma, involucrando marcos de vanguardia como AdalFlow y DSPy. 4. LLMOps Una sección crucial, pero a menudo pasada por alto para principiantes. Abarca la monitorización de modelos, el control de versiones, la evaluación y la gestión del Prompt. Se enfatiza el concepto de ingeniería de IA, no solo algoritmos. 5. La optimización de indicaciones no se trata solo de "escribir indicaciones", sino que también incluye cómo optimizar automáticamente la indicación y las herramientas de ajuste automático relacionadas. ¿Por qué es importante? Conocimiento filtrado: El campo de la IA se desarrolla tan rápidamente que surgen nuevas herramientas a diario. Este proyecto le ayuda a simplificar, filtrando recursos más valiosos validados por la comunidad, lo que le ahorra el coste de prueba y error. • Perspectiva de pila completa: se centra no solo en el modelo en sí, sino también en todo el ciclo de vida (desde la preparación de datos -> entrenamiento/ajuste -> implementación -> creación de aplicaciones -> monitoreo). • Orientación práctica: En comparación con una lista de artículos académicos, se inclina más hacia la perspectiva del "ingeniero", enfatizando la implementación y la práctica. Dirección de código abierto