Intermediate Python and Large Language Models
Langue : anglais
Edité par Apress, 2025
- Livre broché
- Neuf

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nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - Harness the power of Large Language Models (LLMs) to build cutting-edge AI applications with Python and LangChain. This book provides a hands-on approach to understanding, implementing, and deploying LLM-powered solutions, equipping developers, data scientists, and AI enthusiasts with the tools to create real-world AI applications.The journey begins with an introduction to LangChain, covering its core concepts, integration with Python, and essential components such as prompt engineering, memory management, and retrieval-augmented generation (RAG). As you progress, you ll explore advanced AI workflows, including multi-agent architectures, fine-tuning strategies, and optimization techniques to maximize LLM efficiency.The book also takes a deep dive into practical applications of LLMs, guiding you through the development of intelligent chatbots, document retrieval systems, content generation pipelines, and AI-driven automation tools. You ll learn how to leverage APIs, integrate LLMs into web and mobile platforms, and optimize large-scale deployments while addressing key challenges such as inference latency, cost efficiency, and ethical considerations.By the end of the book, you ll have gained a solid understanding of LLM architectures, hands-on experience with LangChain, and the expertise to build scalable AI applications that redefine human-computer interaction.What You Will LearnUnderstand the fundamentals of LangChain and Python for LLM development.…
N° de réf. du vendeur 9798868814747
- Titre
- Intermediate Python and Large Language Models
- Auteur
- Dilyan Grigorov
- Éditeur
- Apress
- Année de publication
- 2025
- État de l'article
- Neu
- Reliure
- Taschenbuch
- Langue
- anglais
- ISBN à 13 chiffres
- 9798868814747
- Poids de l'article
- 655 grammes
- Dimensions
- 254x178x19 mm
- Understand the fundamentals of LangChain and Python for LLM development Know advanced AI workflows, including fine-tuning and memory management Build AI-powered applications such as chatbots, retrieval systems, and automation tools Know deployment strategies and performance optimization for real-world use Use best practices for scalability, security, and responsible AI implementation Unlock the full potential of LLMs and take your AI development skills to the next level
Who This Book Is For
Software engineers and Python developers interested in learning the foundations of LLMs and building advanced modern LLM applications for various tasks
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À propos de l’auteur
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