System Design. Підготовка до складного інтерв'ю з GenAI, Амініан А., Шенг Х.

Інтерв'ю System Design (проектування ІТ-систем) дуже популярні у роботодавців, на них легко перевірити ваші навички спілкування і оцінити вміння вирішувати реальні завдання. Інтенсивний практикум з проектування складних ML-систем сфокусований на гарячій темі останніх років: генеративному штучному інтелекті. Якщо ви датасаєнтист або ML-інженер, готовий перейти від теоретичних знань та ізольованих моделей до створення повноцінних, масштабованих та надійних продуктів, ця книга для вас. Автори не просто розповідають про трансформери та дифузійні моделі — вони проводять читача через весь життєвий цикл системи: від збору та очищення даних та вибору архітектури до розгортання та моніторингу. Книга побудована навколо розбору реальних кейсів (Gmail Smart Compose, Google Translate, ChatGPT), що робить її безцінним ресурсом для підготовки до складних інтерв'ю по System Design і для реальної роботи. Що всередині? систем.• 10 реальних завдань із проектування GenAI-систем з докладними рішеннями.• Понад 280 діаграм, щоб розібратися у складних GenAI-системах.

Міст між теорією ML ​​та продакшеном. Книга відповідає на найголовніше питання: як перетворити навчену модель на діючу систему? Вона покриває всі компоненти, про які часто замовчують в академічних курсах: ефективне зберігання даних, пайплайни, розподілене навчання, метрики моніторингу та безпека.

Чітка структура для проектування ML-систем, що ідеально підходить для підготовки до співбесід. Ви навчитеся правильно уточнювати вимоги, вибирати архітектуру, обґрунтовувати рішення та передбачати компроміси між якістю, затримкою та вартістю.

Детальне пояснення ключових компонентів сучасних генеративних моделей (трансформери, механізми уваги, RoPE) із фокусом на те, чому вони працюють саме так і як їх застосовувати у різних завданнях – від генерації тексту до перекладу.

Докладно розібрано процеси збору, очищення, токенізації та управління даними для навчання величезних моделей, що критично важливо для практичного застосування.

Погляд на картину продукту. Ви дізнаєтеся не тільки про модель, а й про всі системні компоненти, що її оточують: сервіси тригерів, фільтрації контенту, постобробки, механізми зворотного зв'язку та безперервного навчання. Це дозволить вам проектувати і будувати не просто модель у вакуумі, а цілісний продукт, готовий до використання мільйонами користувачів.