內容介紹:

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▋人工智慧正以驚人的速度演進，

而大型語言模型已成為這場革命的核心關鍵▋



本書不只是介紹理論；它帶你走進真實工程場景，教你如何設計、訓練、優化與部署 LLM，並結合 MLOps 的專業流程，打造真正能落地的端到端解決方案。透過完整的 LLM Twin 實戰案例，你將學會建構具成本效益、可擴展、模組化的系統架構，跳脫 Notebook 和 Colab 實驗的限制，把模型真正推向生產環境。



在學習過程中，你將掌握資料流程設計、RAG、監督式微調、偏好對齊、即時資料處理、推論最佳化等關鍵技術，並能將 CI/CD、監控、版本管理 等 MLOps 元件靈活融入自己的專案。這不僅讓你理解 LLM 的運作，更讓你具備「打造專業級 AI 系統」的實戰能力。



讀完本書，你將能從 0 到 1 建立自己的 LLM、能處理真實世界的資料、能在生產環境長期穩定運作、能持續優化並快速迭代。

無論你是 AI 新手或已有多年經驗的工程師，本書都能帶來全新的理解、視野與技術深度，讓你真正跨入 LLM 工程師的境界。



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◤全球好評指標◢

★ Amazon 4.6 顆星好評，榮登人工智慧相關類別 #1 暢銷榜

★ 作者在 Github 儲存庫上提供的本書學習資源，累計已獲 4,400+ stars 關注



◤技術領袖一致推薦!◢



★ 「本書讓更多人能夠進一步調整、微調、量化模型，並使其足夠高效以應用於真實世界。」 ─ Julien Chaumond｜Hugging Face 共同創辦人暨技術長



★ 「以具體範例與明確指導，說明如何最佳化推論流程與有效部署 LLM，使其成為研究人員與實務工程師皆能受益的重要參考書。」 ─ Antonio Gulli｜Google 技術長辦公室資深總監暨傑出工程師



★ 「在 AI 以前所未有的速度重塑各行各業的當下，《LLM 工程師開發手冊》是帶領讀者掌握大型語言模型複雜性的關鍵指南。」 ─ Hamza Tahir｜ZenML 共同創辦人暨技術長



★ 「提供一套精良的框架，協助讀者掌握 LLM 工程，並成功銜接機器學習研究、AI 工程與 LLMOps 之間的落差。」 ─ Gideon Mendels｜CometML 共同創辦人暨執行長



★ 「這本書全面涵蓋了從 LLM 設計、部署到優化的實務指南...。若你對 LLM 充滿熱情，這絕對是一本必讀之作。」 ─ Akshit Bhalla｜Tesla 資料科學家



★ 「這是目前少數兼具深度與實務性的 LLMOps 著作之一...。讀完之後，我迫不及待想用自己的工具實作一個 LLM Twin！」 ─ Maria Vechtomova｜Databricks MVP

本書特色:

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▋從架構、資料、訓練到部署，

打造能真正落地的 LLM 系統▋





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◤從零打造 LLM 系統的實戰流程◢

● 每一章都有循序圖解、完整程式碼範例，不怕學不會

● 提供完整LLM 端到端工作流程教學：資料流程 → 特徵流程 → 訓練流程 → 推論流程 → 部署流程

● 全書程式皆由小編親自測試，並穿插實務心得，確保你真的學得到、做得出來



◤你將掌握的關鍵能力◢

? 從真實資料開始打造 LLM 的第一步！

從爬蟲、清洗、分段到去重複，一步步完成真實世界 LLM 需要的資料前處理。

? 用 FTI 架構建立你的 AI 系統思維！

建立 Feature�Training�Inference 全流程思維，看懂 LLM 系統的真實樣貌。

? RAG 深度解析：打造不會亂講話的 LLM！

深入掌握 RAG 的設計、最佳化與進階技巧，提升模型可信度與資訊鮮度。

? 把模型調到最好：微調 + 偏好對齊一次學會！

從 SFT 到 LoRA/QLoRA，再到 DPO，讓模型真正「理解人類的思考行為」。

? 推論加速全攻略，速度與成本 win-win！

KV cache、連續批次、推測式解碼、量化與平行化，全套最佳化方法一次收錄。

? 無痛掌握最全面的 AI 工具鏈！

涵蓋 Hugging Face、ZenML、CometML、Opik、MongoDB、Qdrant 等主流技術。

? 真正生產級的 MLOps�LLMOps 能力剖析與實踐！

從 CI/CD/CT、監控、版本控管到雲端部署，打造可擴展、可維護的 LLM 系統。