LLM入門：Pythonを用いたLLMアプリケーション構築ガイド | API設計、微調整、デプロイ

LLM入門・LLMアプリケーションの実装

このガイドは、LLMを用いてアプリケーションを実装したいエンジニア向けです。Pythonの知識がある方を対象に、LLMアプリケーションの設計、実装、デプロイについて具体的に説明します。

1. LLMを使ったAPIの設計と実装
2. LLMモデルの微調整（ファインチューニング）
- 2.1 Hugging FaceのTransformersを使ったモデルのファインチューニング
- 2.2 トレーニングデータの準備と前処理
- 2.3 トレーニングの実行とモデル評価
3. トークン化とデータ前処理の自動化
- 3.1 サブワードトークナイザーの使用方法
- 3.2 データクレンジングの自動化
- 3.3 データロードと効率的な前処理パイプラインの構築
4. モデル圧縮と推論速度の最適化
- 4.1 モデル圧縮技術
- 4.2 知識蒸留（Knowledge Distillation）
- 4.3 推論速度の最適化
5. LLMを用いたチャットボットの構築
- 5.1 チャットボットの基本アーキテクチャ
- 5.2 コンテキストを保持したマルチターン会話の実装
- 5.3 NLU（自然言語理解）とNLG（自然言語生成）の活用
6. LLMのデプロイとCI/CDの実装
- 6.1 DockerとKubernetesを使ったスケーラブルなデプロイ
- 6.2 モデルバージョニングとモニタリング
- 6.3 継続的インテグレーション/継続的デリバリー（CI/CD）
7. LLMを活用したリアルタイム翻訳システムの実装
- 7.1 翻訳モデルの選定とカスタマイズ
- 7.2 翻訳結果のキャッシュと最適化
- 7.3 リアルタイム翻訳におけるパフォーマンスのボトルネック