生成式AI入门与AWS实战

[美] 克里斯·弗雷格利(Chris Fregly)

出版时间

2024-04-30

ISBN

9787115644169

评分

★★★★★

标签

计算机

书籍介绍
这本书最实在的价值,不在于把生成式AI的热门概念逐一讲全,而在于它替你把这些散点的技术——提示工程、模型微调、RAG、agent构建——串成一条可落地的端到端路径。读者反馈反复提到
作者简介
Chris Fregly,AWS生成式AI首席解决方案架构师,也是O'Reilly图书Data Science on AWS的合著者。 Antje Barth,AWS生成式Al首席开发倡导者,也是O'Reilly图书Data Science on AWS的合著者。 Sh elbee Eigenbrode,AWS生成式AI首席解决方案架构师。她在多个技术领域获得了超过35项专利。 译者 郭韧 生成式 AI 产品专家经理,负责生成式 AI 产品专家团队在机器学习、人工智能领域的方案构建、应用与推广。专注于与 AI、数据相关的技术研究和产品实践。 李雪晴 资深生成式 AI 产品专家,负责生成式 AI 创新场景挖掘、方案推广并进一步助力产品优化。曾担任 AI 算法专家、AI 架构师,拥有超过八年的 AI 技术从业经验。 李君 资深生成式 AI 技术专家,致力于生成式 AI 服务的技术探索、推广与应用,旨在为用户提供前沿的生成式 AI 解决方案。凭借二十余年的 IT 从业经历,她在数据库、大数据工程、机器学习以及深度学习等领域积累了丰富的技术经验。 穆迪 生成式 AI 产品分析专家,哥伦比亚大学数据科学研究生,曾担任加拿大统计理论研究协会主席 Nancy Reid 的科研助理,在数据科学方向拥有丰富实践经验。现专注于云行业生成式 AI 产品 评测与分析,以及市场趋势研究。 唐清原 资深生成式 AI 产品专家,负责 Data Analytic & AI/ML 产品服务架构设计与解决方案。拥有超过十年的数据领域研发及架构设计经验,历任 IBM 咨询顾问、Oracle 高级咨询顾问、澳新银行数据部领域架构师等职务。在大数据 BI、数据湖、推荐系统、MLOps 等领域拥有丰富实战经验。 李元博 生成式 AI 技术专家,负责云行业生成式 AI 解决方案的设计、实施与优化。在生成式 AI 领域,对与 RAG 相关的技术有比较深入的研究。在专业软件、车联网、互联网等领域或行业拥有多年工作经验,在大数据应用、用户画像、内容理解、搜索推荐等领域拥有丰富的工程和算法经验。 谢川 资深生成式 AI 技术专家,负责云行业生成式 AI 解决方案的设计、实施与优化。在通信、电商、互联网等行业拥有多年的产研经验,在数据科学、推荐系统、大语言模型 RAG 等方面拥有丰富的实践经验,并且拥有多项 AI 相关产品技术发明专利。 董孝群 生成式 AI 技术专家,负责生成式 AI 方向解决方案的设计与推广。在大语言模型预训练、微调方向拥有丰富经验,有多年NLP、搜索工作经验。 陈斌 生成式 AI 技术专家,致力于为客户提供创新的生成式 AI 解决方案。拥有丰富的模型训练及工程实践经验。曾任软件开发工程师,并深耕高性能计算及区块链领域。 马丽丽 资深数据库技术专家,在数据库领域拥有十余年研究和产品创新经验:从传统商业数据库 IBM DB2、MPP 并行数据仓库Greenplum 到计算和存储解耦的 Apache HAWQ,再到云上数据 库 Amazon Aurora 和 ElastiCache 等。她在相关国际会议上发表多篇数据库方面的学术论文,并拥有多项国际专利。 富宸 生成式 AI 技术专家,负责生成式 AI 多模态方向解决方案的设计与推广。曾负责 AI 应用技术研究方面的工作。在计算机视觉及多模态领域拥有丰富的实践经验。 申绍勇 资深生成式 AI 技术专家 , 主要负责生成式 AI/ML 服务在各个行业的推广和支持。在大语言模型、计算机视觉、推荐等领域拥有丰富的训练和工程经验。成功支持各类大中型客户、创业客户的AI 项目实施。 曹志斌 博士,拥有二十余年计算机行业经验,具备全面的软件研发和前沿产品分析经验。博士毕业于美国亚利桑那州立大学,获计算机博士学位和 MBA 学位。曾担任 SAP 全球银行行业解决方案资深数据科学家、SAP HANA 全球产品技术营销等职位。 关于项目策划人 王晓野 大数据与 AI 产品技术专家,负责带领技术专家团队提供云上产品及开源方案技术实践指导。长期专注于企业现代化应用架构、数据及人工智能能力的建设。 郭悦 资深开发者运营专家,拥有超过十四年的 IT 互联网经验,其中九年聚焦开发者关系、开发者社区及生态运营,涉及开源项目、AI 及云计算技术传播与社区运营。曾从零到一建设 Apollo 自动驾驶开发者社区、京东云开发者社区等并负责技术影响力的打造与传播。 贾涛 技术市场专家,拥有十余年技术市场经验。专注于前沿技术与产品的影响力建设、市场推广与开发者运营。曾担任 SAP 品牌负责人、多家创业科技企业 CMO、腾讯云产品市场副总经理及腾讯会议市场负责人。
AI导读
编辑书评
  • 本书的真正价值不在于传授最前沿的算法突破,而在于为混乱的生成式AI市场提供了一套标准化的工程语言与实施框架。在同类书籍中,多数要么偏向纯理论推导,要么局限于单一开源工具的使用,而本书巧妙地将底层原理(如Transformer结构)与云原生实践(AWS Bedrock)缝合在一起,填补了“懂模型不懂部署”或“懂部署不懂原理”的认知断层。其局限性在于时效性风险较高,随着云厂商API的快速迭代,具体操作细节极易过时,因此它更像是一本“架构师思维手册”而非“程序员代码字典”。
  • 值得推荐,但需精准匹配需求。对于身处AWS生态或计划采用混合云策略的企业技术团队,这是一份极具性价比的路线图,能显著降低试错成本。然而,对于纯粹的研究型读者或非AWS用户,其吸引力会大幅下降。建议在阅读时采取“跳读+实操”策略:略过基础概念复述,重点攻克RAG系统设计、Agent编排逻辑及显存优化章节。这本书最好的用法是作为项目启动前的“对齐工具”,帮助团队成员在同一语境下讨论技术方案,而非作为唯一的深度学习教材。
核心看点
  • 本书构建了从理论到落地的完整闭环,不仅厘清大语言模型、Transformer架构及缩放定律等底层逻辑,更重点剖析了提示工程、RAG检索增强生成及LoRA微调等前沿技术。其核心价值在于将抽象概念转化为可执行的工程路径,帮助读者理解如何整合这些技术以构建端到端的生成式AI应用,而非停留在碎片化的名词解释层面。
  • 深度绑定AWS生态是本书区别于通用AI教材的关键特色。作者详细拆解了如何利用Amazon Bedrock平台部署多模态与文本模型,涵盖显存优化、量化技术及推理配置参数等实战细节。这种“云原生+AI”的视角为开发者提供了具体的基础设施选型参考,解决了从本地实验到云端规模化部署过程中的算力调度与成本平衡难题。
  • 强调“Learning by Doing”的工程思维,书中通过项目生命周期管理串联起数据准备、模型训练、人类反馈强化学习(RLHF)及Agent开发全流程。特别是结合LangChain和ReAct框架讲解智能体构建,展示了如何将静态模型转化为动态交互系统。这种对全链路的覆盖,旨在培养读者解决复杂业务场景下AI落地痛点的系统性能力。
读者共识
  • 读者普遍认可本书作为“高质量入门读物”的定位,认为其成功之处在于将晦涩的大模型术语(如Token、Embedding、RLHF)梳理得清晰易懂,构建了完整的知识地图。许多评论提到,相比零散的网上教程,本书提供的系统化视角能有效消除初学者的认知迷雾,特别是在厘清模型训练、微调与应用层之间的关系上表现突出。
  • 关于内容的深度存在两极评价。一部分资深开发者认为书籍过于基础,仅适合快速翻阅以查漏补缺;而另一部分初学者则盛赞其“深入浅出”,认为在信息过载的时代,能有一本兼顾理论与AWS实战的书非常难得。共识在于:它不是用来钻研算法原理的专著,而是用来指导工程落地和项目管理的实用指南,尤其适合那些需要从0到1搭建AI应用的团队。
  • 读者对“理论与实践结合”的风格给予高度评价,特别是书中关于提示工程和上下文学习的章节被多次提及为亮点。大家一致认为,作者Chris Fregly的课程背景使得本书具有很强的教学导向性,避免了纯学术著作的枯燥。同时,也有声音指出AWS相关章节虽具特色,但对于非AWS用户而言实用性打折,建议根据自身技术栈选择性精读。
目录
前言 1
第1章 生成式AI用例、基础知识和项目生命周期 5
1.1 生成式AI用例和任务 5
1.2 基础模型和模型中心 8
1.3 生成式AI项目生命周期 8

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用户评论
本书不仅涵盖了生成式AI的基础知识、核心理论和前沿实践,还提供了丰富的实践案例和操作指南。对这本书从生成式AI的基本概念出发,深入探讨了模型的训练、微调和部署,以及创新应用的各个阶段。 提供了清晰的路径和方法,帮助读者整合应用这些技术,构建端到端应用程序。涉及大语言模型、多模态模型、微调技术、上下文感知等前沿技术。特别针对AWS平台,介绍了如何使用Amazon SageMaker、Amazon Bedrock等服务构建生成式AI应用程序。本书提供了构建理想生成式AI解决方案的有效路径,鼓励创新和实验。这本书是一本全面、深入且实用的生成式AI入门与实战指南,特别适合那些希望在AWS上构建可扩展的高性能生成式AI产品的从业者。书中的实战案例和操作指南,使得理论与实践相结合,易于读者理解和应用。
一本非常不错的学习生成式AI与大模型的入门技术图书,同时这本书还介绍了搭载AWS技术的相关内容,值得一读。
提示工程是一种新兴且令人兴奋的技能,专注于如何更好地理解和应用生成式 AI 模型来完成你的任务和用例。有效的提示工程可以帮助你充分利用生成式 AI 模型及应用。 发送给生成式 AI 模型的输入通常称为提示,提示可以是用于大语言模型的文本或者用于多模态模型的图像、视频等其他形式。在推理阶段,该提示被传递给模型,以生成一个“补全”。
AWS开发和应用生成式AI实用指南,理论与实践相结合,深入剖析理论重点与开发难点,涵盖生成式AI的多个主题,掌握开发中的实际应用。
本人是在一篇博文上看见博主推荐这边书的,看了一下目录果断购买了。又花了几个星期看完了,感觉这本书很基础,概念和流程讲清楚了,思路清晰,概念全面,不过落地应用主要是在aws环境,由于没有此环境,不好实践,只能先作为知识普及的书了。
几天扫了遍 主要还是去年刷了作者的课 感谢 不过书太入门了
很好的一本生成式AI入门指南。介绍了基本的术语,厘清了许多基本概念,为你学习和了解生成式AI技术打下了一个很好的基础。可以说,告诉你需要知道的关于大模型的所有必备知识,对生成式AI产品生命周期建立宏观的视野,然后还有使用AWS的工具动手实践的部分。
这本书是生成式AI领域的权威指南,详尽介绍了基础概念、理论框架和前沿实践。书中深入剖析了核心技术,并提供具体的实践指南,初学者和AI研究者都可以读一读
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