IA Engenharia: Construindo Aplicações com Modelos Fundamentais

Avanços recentes em IA não apenas aumentaram a demanda por produtos de IA, como também reduziram as barreiras de entrada para quem quer criar produtos de IA. A abordagem de modelo como serviço transformou a IA de uma disciplina esotérica em uma poderosa ferramenta de desenvolvimento que qualquer pessoa pode usar. Todos, inclusive aqueles com pouca ou nenhuma experiência prévia em IA, agora podem aproveitar modelos de IA para construir aplicações. Neste livro, a autora Chip Huyen aborda a engenharia de IA: o processo de construir aplicações com modelos fundamentais prontamente disponíveis.
O livro começa com uma visão geral da engenharia de IA, explicando como ela difere da engenharia tradicional de ML e discutindo a nova pilha de IA. Quanto mais a IA é usada, mais oportunidades existem para falhas catastróficas e, portanto, mais importante se torna a avaliação. Este livro discute diferentes abordagens para avaliar modelos de resposta aberta, incluindo a abordagem de IA como juiz, que cresce rapidamente.
Desenvolvedores de aplicações de IA descobrirão como navegar pelo cenário de IA, incluindo modelos, conjuntos de dados, benchmarks de avaliação e o número aparentemente infinito de casos de uso e padrões de aplicação. Você aprenderá uma estrutura para desenvolver uma aplicação de IA, começando com técnicas simples e avançando para métodos mais sofisticados, e descobrirá como implantar essas aplicações com eficiência. Entenda o que é engenharia de IA e como ela difere da engenharia tradicional de aprendizado de máquina Aprenda o processo de desenvolvimento de uma aplicação de IA, os desafios em cada etapa e as abordagens para resolvê-los Explore várias técnicas de adaptação de modelos, incluindo engenharia de prompt, RAG, ajuste fino, agentes e engenharia de conjuntos de dados, e entenda como e por que elas funcionam Examine os gargalos de latência e custo ao disponibilizar modelos fundamentais e aprenda como superá-los Escolha o modelo, o conjunto de dados, os benchmarks de avaliação e as métricas certos para suas necessidades
Chip Huyen trabalha para acelerar a análise de dados em GPUs na Voltron Data. Antes disso, ela esteve na Snorkel AI e na NVIDIA, fundou uma startup de infraestrutura de IA e ensinou Design de Sistemas de Machine Learning em Stanford. Ela é autora do livro Designing Machine Learning Systems, um best-seller da Amazon em IA.
AI Engineering se baseia em e é complementar a Designing Machine Learning Systems (O'Reilly).