Large Language Models in Practice : How LLMs Work, How to Use Them, and How to Build Production-Ready AI Systems
Langue : anglais
Edité par Independently Published Jun 2026, 2026
- Livre broché
- Neuf
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Neuware - Most developers learn what LLMs can do. This book teaches you how>Large Language Models in Practice is a hands-on engineering guidefor developers who want to go beyond ChatGPT prompts and build>You'll start with the fundamentals transformers, tokenization, embeddings, attention and progressively move into the engineeringpatterns that power real-world AI products. Every concept is paired>What's inside: - How LLMs actually work under the hood transformers, self-attention, positional encoding, and next-token prediction- Working with LLM APIs authentication, context windows, streaming, cost management, and rate limits - Prompt engineering that works zero-shot, few-shot, chain-of-thought, role-based prompting, and reusable templates- Building real AI apps chatbots, summarizers, content generators, and information extraction systems- Retrieval-Augmented Generation (RAG) vector databases, embeddings, document chunking, and full RAG pipelines- Fine-tuning open-source models for your specific use case- AI agents how to design, build, and orchestrate them- Production deployment scaling, monitoring, evaluation, >10 hands-on projects including a PDF Q&A system, AI customersupport chatbot, personal research assistant, and a deployable>This is not a theory textbook. This is the book you hand to>Perfect for: software engineers, backend developers, technicalfounders, CS students, and self-taught developers who want tobuild serious AI systems no ML PhD required.…
N° de réf. du vendeur 9798182463218
- Titre
- Large Language Models in Practice : How LLMs Work, How to Use Them, and How to Build Production-Ready AI Systems
- Auteur
- Michael Harris
- Éditeur
- Independently Published Jun 2026
- Année de publication
- 2026
- État de l'article
- Neu
- Reliure
- Taschenbuch
- Langue
- anglais
- ISBN à 13 chiffres
- 9798182463218
- Poids de l'article
- 307 grammes
- Dimensions
- 229x152x12 mm
to actually build with them.
Large Language Models in Practice is a hands-on engineering guide
for developers who want to go beyond ChatGPT prompts and build
real, production-ready AI systems from scratch, with working code.
You'll start with the fundamentals transformers, tokenization,
embeddings, attention and progressively move into the engineering
patterns that power real-world AI products. Every concept is paired
with Python code you can run, modify, and ship.
What's inside:
- How LLMs actually work under the hood transformers,
self-attention, positional encoding, and next-token prediction
- Working with LLM APIs authentication, context windows,
streaming, cost management, and rate limits
- Prompt engineering that works zero-shot, few-shot,
chain-of-thought, role-based prompting, and reusable templates
- Building real AI apps chatbots, summarizers, content
generators, and information extraction systems
- Retrieval-Augmented Generation (RAG) vector databases,
embeddings, document chunking, and full RAG pipelines
- Fine-tuning open-source models for your specific use case
- AI agents how to design, build, and orchestrate them
- Production deployment scaling, monitoring, evaluation,
and enterprise-grade architecture
10 hands-on projects including a PDF Q&A system, AI customer
support chatbot, personal research assistant, and a deployable
enterprise AI assistant.
This is not a theory textbook. This is the book you hand to
a developer and say: build something real with it.
Perfect for: software engineers, backend developers, technical
founders, CS students, and self-taught developers who want to
build serious AI systems no ML PhD required.
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