Trilha · 4 módulos · 7 livros
IA Aplicada, Agentes e Avaliação de LLMs
Dev que vai construir produtos com LLMs: entender o modelo, engenharia de aplicação, agentes, avaliação e produção.
Quem guia esta trilha: Bia — Dev Sênior
Trilha para quem vai construir aplicações com LLMs: começa em como um LLM funciona, passa por engenharia de aplicações com modelos de fundação, incluindo avaliação, e por agentes e termina em LLMOps e sistemas de ML em produção. O primeiro módulo é o mais exigente; quem só vai usar modelos prontos pode começar pelo segundo.
O selo em cada livro mostra o nível de leitura; o comentário fica na página do livro.
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Como um LLM funciona
- Build a Large Language Model (From Scratch)Sebastian Raschka · 1 citaçãoNível: IntermediárioENVer: Build a Large Language Model (From Scratch) (edição em inglês) — abre em nova aba
- Hands-On Large Language ModelsJay Alammar, Maarten Grootendorst · 1 citaçãoNível: InicianteENVer: Hands-On Large Language Models (edição em inglês) — abre em nova aba
Engenharia de aplicações com modelos de fundação (inclui avaliação)
- AI EngineeringChip Huyen · 2 citaçõesNível: IntermediárioPTVer: AI Engineering (edição em português) — abre em nova aba
- Prompt Engineering for LLMsJohn Berryman, Albert Ziegler · 1 citaçãoNível: InicianteENVer: Prompt Engineering for LLMs (edição em inglês) — abre em nova aba
Agentes e sistemas multiagente
Produção: LLMOps e sistemas de ML
- LLM Engineer's HandbookPaul Iusztin, Maxime Labonne · 1 citaçãoNível: IntermediárioENVer: LLM Engineer's Handbook (edição em inglês) — abre em nova aba
- Designing Machine Learning SystemsChip Huyen · 2 citaçõesNível: IntermediárioPTVer: Designing Machine Learning Systems (edição em português) — abre em nova aba
Ainda falta no catálogo: Avaliação de LLMs e agentes.