A inteligência artificial evolui rapidamente, e os Large Language Models (LLMs) lideram essa transformação. Este livro apresenta, de forma prática, como projetar, treinar e implantar LLMs em cenários reais utilizando boas práticas de MLOps. O leitor aprende a construir sistemas escaláveis, modulares e prontos para produção, indo além de notebooks isolados. O conteúdo aborda engenharia de dados, fine-tuning supervisionado, otimização de inferência, alinhamento de preferências e processamento em tempo real. Ideal para profissionais que desejam aplicar LLMs de forma eficiente e confiável em projetos reais. O que você vai encontrar: • Implementação de pipelines de dados robustos e gestão do ciclo de treinamento de LLMs • Criação e refinamento de LLMs com exemplos práticos • Introdução a LLMOps e princípios de MLOps, como orquestração e monitoramento de prompts • Fine-tuning supervisionado e avaliação de LLMs • Implantação de soluções completas com AWS e outras ferramentas • Desenvolvimento de sistemas escaláveis e modulares • Aplicações de RAG com construção de pipelines de features e inferência
