Name: LLM 엔지니어링
Price: 34200 KRW
Availability: InStock
Rating: 9.8 (18 reviews)
Author: 폴 이우수틴
ISBN: 9791169213806

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LLM 엔지니어링

RAG, 파인튜닝, LLMOps로 완성하는 실무 중심의 LLM 애플리케이션 개발

폴 이우수틴, 막심 라본 저/조우철 역 | 한빛미디어 | 2025년 05월 02일 | 원제 : LLM Engineer's Handbook 리뷰 총점9.8 정보 더 보기/감추기

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품목정보

품목정보
발행일	2025년 05월 02일
쪽수, 무게, 크기	508쪽 \| 918g \| 18323522mm
ISBN13	9791169213806
ISBN10	1169213804

이 상품의 태그

#엔지니어링 #챗GPT #LLM

LLM 엔지니어링

폴 이우수틴,막심 라본 공저/조우철 역 | 한빛미디어

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책소개

책의 일부 내용을 미리 읽어보실 수 있습니다. 미리보기

CHAPTER 1 LLM Twin 개념과 아키텍처 이해 _1.1 LLM Twin 개념 _1.2 LLM Twin의 제품 기획 _1.3 특성, 학습, 추론 파이프라인 기반 ML 시스템 개발 _1.4 LLM Twin의 시스템 아키텍처 설계 _요약 _참고 문헌 CHAPTER 2 도구 및 설치 _2.1 파이썬 생태계와 프로젝트 설치 _2.2 MLOps와 LLMOps 도구 _2.3 비정형 데이터와 벡터 데이터를 저장하기 위한 데이터베이스 _2.4 AWS 사용 준비 _요약 _참고 문헌 CHAPTER 3 데이터 엔지니어링 _3.1 LLM Twin의 데이터 수집 파이프라인 설계 _3.2 LLM Twin의 데이터 수집 파이프라인 구현 _3.3 원시 데이터를 데이터 웨어하우스로 수집 _요약 _참고 문헌 CHAPTER 4 RAG 특성 파이프라인 _4.1 RAG 이해 _4.2 고급 RAG 개요 _4.3 LLM Twin의 RAG 특성 파이프라인 아키텍처 _4.4 LLM Twin의 RAG 특성 파이프라인 구현하기 _요약 _참고 문헌 CHAPTER 5 지도 학습 파인튜닝 _5.1 지시문 데이터셋 생성 _5.2 지시문 데이터셋 자체 생성 _5.3 SFT 기법 _5.4 실전 파인튜닝 _요약 _참고 문헌 CHAPTER 6 선호도 정렬을 활용한 파인튜닝 _6.1 선호도 데이터셋 이해 _6.2 선호도 데이터셋 생성 _6.3 선호도 정렬 _6.4 DPO 구현 _요약 _참고 문헌 CHAPTER 7 LLM 평가 _7.1 모델 평가 _7.2 RAG 평가 _7.3 TwinLlama-3.1-8B 평가 _요약 _참고 문헌 CHAPTER 8 추론 최적화 _8.1 모델 최적화 전략 _8.2 모델 병렬 처리 _8.3 모델 양자화 _요약 _참고 문헌 CHAPTER 9 RAG 추론 파이프라인 _9.1 LLM Twin의 RAG 추론 파이프라인 이해 _9.2 LLM Twin의 고급 RAG 기법 탐구 _9.3 LLM Twin의 RAG 추론 파이프라인 구현 _요약 _참고 문헌 CHAPTER 10 추론 파이프라인 배포 _10.1 배포 유형 선택 기준 _10.2 추론 배포 유형 이해 _10.3 모놀리식 아키텍처와 마이크로서비스 아키텍처 비교 _10.4 LLM Twin의 추론 파이프라인 배포 전략 탐구 _10.5 LLM Twin 서비스를 배포하기 _10.6 급증하는 사용량 처리를 위한 오토스케일링 _요약 _참고 문헌 CHAPTER 11 MLOps와 LLMOps _11.1 DevOps, MLOps, LLMOps _11.2 LLM Twin 파이프라인을 클라우드에 배포하기 _11.3 LLM Twin에 LLMOps 적용 _요약 _참고 문헌 APPENDIX MLOps 원칙 _원칙 1: 자동화 또는 운영화 _원칙 2: 버전 관리 _원칙 3: 실험 추적 _원칙 4: 테스트 _원칙 5: 모니터링 _원칙 6: 재현 가능성

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저자 소개 (3명)

저 : 폴 이우수틴 (Paul Iusztin)

관심작가 알림신청 작가 파일

7년 이상 생성형 AI, 컴퓨터 비전 및 MLOps 설루션을 구축한 시니어 ML/MLOps 엔지니어. 최근에는 Metaphysic에서 대규모 신경망을 프로덕션에 적용하는 핵심 엔지니어로 근무했다. 또한 프로덕션급 ML 교육 채널인 Decoding ML을 설립해 사람들이 ML 시스템을 구축할 수 있도록 IT 기사와 오픈 소스 강좌를 제공하고 있다. 7년 이상 생성형 AI, 컴퓨터 비전 및 MLOps 설루션을 구축한 시니어 ML/MLOps 엔지니어. 최근에는 Metaphysic에서 대규모 신경망을 프로덕션에 적용하는 핵심 엔지니어로 근무했다. 또한 프로덕션급 ML 교육 채널인 Decoding ML을 설립해 사람들이 ML 시스템을 구축할 수 있도록 IT 기사와 오픈 소스 강좌를 제공하고 있다.

저 : 막심 라본 (Maxime Labonne)

관심작가 알림신청 작가 파일

Liquid AI의 모델 최적화 총괄 책임자. 파리 폴리테크닉 연구소에서 ML 박사 학위를 취득했으며, AI/ML 분야의 구글 개발자로 일하고 있다. LLM 과정과 LLM AutoEval 등의 도구, NeuralDaredevil과 같은 SOTA 모델을 포함해 오픈 소스 커뮤니티에 활발히 기여하고 있으며, 기술 블로그도 꾸준히 운영하고 있다. 저서로는 『핸즈온 그래프 인공신경망 with Python』(홍릉, 202... Liquid AI의 모델 최적화 총괄 책임자. 파리 폴리테크닉 연구소에서 ML 박사 학위를 취득했으며, AI/ML 분야의 구글 개발자로 일하고 있다. LLM 과정과 LLM AutoEval 등의 도구, NeuralDaredevil과 같은 SOTA 모델을 포함해 오픈 소스 커뮤니티에 활발히 기여하고 있으며, 기술 블로그도 꾸준히 운영하고 있다. 저서로는 『핸즈온 그래프 인공신경망 with Python』(홍릉, 2024)이 있다.

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역 : 조우철

관심작가 알림신청 작가 파일

포스코이앤씨 AI 연구원. 사내에서 LLM 응용기술개발 업무를 담당하며, LLM 기반 입찰/계약 문서 검토 설루션 개발 등 다양한 AI 설루션 개발 프로젝트를 수행했다. 링크드인과 페이스북에 LLM 기술 관련 글을 올리고 있다. 포스코이앤씨 AI 연구원. 사내에서 LLM 응용기술개발 업무를 담당하며, LLM 기반 입찰/계약 문서 검토 설루션 개발 등 다양한 AI 설루션 개발 프로젝트를 수행했다. 링크드인과 페이스북에 LLM 기술 관련 글을 올리고 있다.

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출판사 리뷰

나만의 AI를 설계하고 구현하며 배우는 RAG, 파인튜닝(LoRA·QLoRA), FastAPI, LLMOps의 모든 것 챗GPT는 누구나 사용할 수 있지만, 모두에게 ‘맞춤형’은 아닙니다. 일반적인 문체, 장황한 답변, 일관되지 않은 출력은 우리가 원하는 AI와는 다릅니다. 이 책은 단순한 모델 호출을 넘어, 나만의 디지털 AI 캐릭터인 ‘LLM Twin’을 직접 구현하며 실전 LLM 시스템을 개발하는 전 과정을 안내합니다. 웹 스크래핑으로 시작해 RAG 파이프라인 설계, LoRA·QLoRA를 활용한 파인튜닝, 추론 최적화, 클라우드 기반의 LLMOps까지, 이 책은 엔드투엔드 LLM 애플리케이션 개발을 위한 실습형 프로젝트 로드맵을 제공합니다. 이 과정에서 독자는 실제 제품 수준의 시스템을 완성하는 데 필요한 데이터 설계, 인프라 구성, 배포 전략까지 모두 경험하게 됩니다. 미디엄, 서브스택, 깃허브 등 다양한 사이트에서 데이터를 수집해 몽고DB에 적재하고, Qdrant를 활용해 검색 성능을 최적화하며, FastAPI 기반의 RESTful API로 마이크로서비스 구축까지 직접 구현해볼 수 있습니다. 복잡한 LLM 기술을 단순히 설명하는 데 그치지 않고, 이를 실무에 바로 적용할 수 있는 형태로 풀어낸 이 책은 단순히 AI를 ‘활용’하는 것을 넘어 이제는 AI를 ‘직접 만드는’ 시대에 맞춘 실전 가이드입니다. 자신만의 LLM 시스템을 완성하고자 하는 개발자, AI 엔지니어, 기술 리더에게 가장 확실한 길잡이가 되어줄 것입니다. 누구를 위한 책 인가요? ●	LLM 개발자: 챗GPT 활용을 넘어, 직접 AI 시스템을 만들고 싶은 개발자 ●	AI 엔지니어: RAG, LoRA·QLoRA 등 최신 기법을 실습하고 싶은 전문가 ●	ML 시스템 엔지니어: LLMOps 기반으로 AI를 서비스에 안정적으로 배포·운영하고 싶은 분 ●	기술 리더: 데이터 설계부터 배포까지 LLM 구축 전 과정을 체계적으로 배우고 싶은 팀장 무엇을 주로 다루나요? ●	LLM 애플리케이션 아키텍처 설계: 개인화된 AI 캐릭터 ‘LLM Twin’ 기획 및 시스템 구성 ●	데이터 수집 및 전처리: 웹스크래핑 + 몽고DB·Qdrant 기반 데이터 저장·검색 ●	RAG 파이프라인 개발: 고급 아키텍처 설계 및 문서 기반 지시문-답변 구현 ●	지도 학습 파인튜닝(SFT): 지시문 데이터셋 생성 + LoRA·QLoRA 활용 ●	직접 선호 최적화(DPO): 사용자 선호를 반영한 정렬 파인튜닝 ●	모델 평가 및 튜닝: LLM·RAG 성능 측정 및 TwinLlama 실험 ●	추론 최적화: 양자화, 병렬 처리 등 실시간 추론 성능 향상 ●	LLM 애플리케이션 배포: FastAPI 서버 구현 + 오토스케일링 기반 배포 ●	LLMOps 실전 적용: 버전 관리·모니터링 등 운영 자동화 전략

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