{"product_id":"138405","title":"LLM 엔지니어링","description":"\u003ccenter\u003e\u003cdiv style=\"text-align:center\"\u003e\u003cimg src=\"https:\/\/tmgdisk01.cafe24.com\/images\/vs\/4172\/sv\/3jXPCf0uGL8nS2mrGrYRFgtCUJKtNP.png?v=1765062925\" style=\"max-width:100%;max-height:10px\"\u003e\u003c\/div\u003e\u003c\/center\u003e\u003ccenter\u003e\u003ctable\u003e\u003ctr\u003e\u003ctd style=\"height:10px\"\u003e\u003c\/td\u003e\u003c\/tr\u003e\u003c\/table\u003e\u003c\/center\u003e\u003ccenter\u003e\u003ctable\u003e\u003ctr\u003e\u003ctd style=\"height:10px\"\u003e\u003c\/td\u003e\u003c\/tr\u003e\u003c\/table\u003e\u003c\/center\u003e\u003ccenter\u003e\n\u003cdiv style=\"width:95%\"\u003e\n\u003cdiv style=\"text-align:center;font-size:30px;font-weight:bolder;line-height:1.6em\"\u003eLLM 엔지니어링\u003c\/div\u003e\n\u003ccenter\u003e\u003ctable\u003e\u003ctr\u003e\u003ctd style=\"height:10px\"\u003e\u003c\/td\u003e\u003c\/tr\u003e\u003c\/table\u003e\u003c\/center\u003e\n\u003ccenter\u003e\u003ctable\u003e\u003ctr\u003e\u003ctd style=\"height:10px\"\u003e\u003c\/td\u003e\u003c\/tr\u003e\u003c\/table\u003e\u003c\/center\u003e\n\u003ccenter\u003e\u003ctable\u003e\u003ctr\u003e\u003ctd style=\"height:10px\"\u003e\u003c\/td\u003e\u003c\/tr\u003e\u003c\/table\u003e\u003c\/center\u003e\n\u003ccenter\u003e\u003ctable\u003e\u003ctr\u003e\u003ctd style=\"height:10px\"\u003e\u003c\/td\u003e\u003c\/tr\u003e\u003c\/table\u003e\u003c\/center\u003e\n\u003cdiv style=\"border-bottom:1px;border-bottom-style:dotted;border-color:;padding-bottom:20px\"\u003e\u003ccenter\u003e\u003ctable align=\"center\" width=\"100%\"\u003e\u003ctbody style=\"border:0px\"\u003e\n\u003ctr\u003e\u003ctd align=\"center\" style=\"line-height:1.2em;text-align:center;font-size:18px;color:black;font-weight:bold;padding-bottom:20px;\"\u003e\u003c\/td\u003e\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\u003ctd style=\"text-align:center\"\u003e\u003cimg src=\"https:\/\/image.yes24.com\/goods\/145962625\/XL\" style=\"max-width:100%;height:auto\"\u003e\u003c\/td\u003e\u003c\/tr\u003e\n\u003c\/tbody\u003e\u003c\/table\u003e\u003c\/center\u003e\u003c\/div\u003e\n\u003ccenter\u003e\u003ctable\u003e\u003ctr\u003e\u003ctd style=\"height:10px\"\u003e\u003c\/td\u003e\u003c\/tr\u003e\u003c\/table\u003e\u003c\/center\u003e\n\u003ccenter\u003e\u003ctable\u003e\u003ctr\u003e\u003ctd style=\"height:10px\"\u003e\u003c\/td\u003e\u003c\/tr\u003e\u003c\/table\u003e\u003c\/center\u003e\n\u003cdiv style=\"width:95%;{split_style6}padding-top:20px;padding-bottom:20px\"\u003e\n\u003cdiv style=\"text-align:left;font-size:16px;font-weight:bold;padding-bottom:20px\"\u003eDescription\u003c\/div\u003e\n\u003cdiv style=\"text-align:left;word-break:break-all;font-size:14px;line-height:1.6em;\"\u003e\n\u003cdiv\u003e \u003ch5\u003e\u003cb\u003e책소개\u003c\/b\u003e\u003c\/h5\u003e \u003c\/div\u003e \u003cdiv\u003e \u003cdiv\u003e \u003cdiv\u003e  \u003cb\u003eLLM 엔지니어링의 모든 것을 망라한 실전 가이드\u003c\/b\u003e\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e『LLM 엔지니어링』은 프로덕션 수준의 LLM 애플리케이션을 개발하고 배포하는 데 필요한 엔지니어링 방법들을 상세히 안내한다. LLM 라이프사이클을 체계적으로 살펴보며, 데이터 엔지니어링부터 지도 학습 파인튜닝, 모델 평가, 추론 최적화, RAG 파이프라인 개발까지 핵심 개념과 실용적인 기술들을 다룬다.\u003cbr\u003e이 과정에서 ‘LLM Twin’이라는 실제 프로젝트를 통해 개인의 글쓰기 스타일과 성격을 모방하는 AI를 구현하며, 데이터 수집과 전처리, 모델 파인튜닝 등 LLM 엔지니어링의 실전 노하우를 깊이 있게 익힐 수 있다.\u003cbr\u003e이 책이 제시하는 실질적인 로드맵을 따라 데이터 수집부터 모델 최적화까지의 전 과정을 단계별로 학습해보며, LLM 엔지니어링 역량을 한 단계 더 높이길 바란다.\u003cbr\u003e \u003c\/div\u003e \u003c\/div\u003e \u003cdiv\u003e \u003cul\u003e \u003cli\u003e 책의 일부 내용을 미리 읽어보실 수 있습니다.\u003cbr\u003e\u003cspan\u003e미리보기\u003c\/span\u003e\n\u003c\/li\u003e \u003c\/ul\u003e \u003c\/div\u003e \u003c\/div\u003e \u003cbr\u003e\u003cdiv\u003e \u003ch5\u003e\u003cb\u003e목차\u003c\/b\u003e\u003c\/h5\u003e \u003c\/div\u003e \u003cdiv\u003e \u003cdiv\u003e  \u003cb\u003eCHAPTER 1 LLM Twin 개념과 아키텍처 이해\u003c\/b\u003e\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e_1.1 LLM Twin 개념\u003cbr\u003e_1.2 LLM Twin의 제품 기획\u003cbr\u003e_1.3 특성, 학습, 추론 파이프라인 기반 ML 시스템 개발\u003cbr\u003e_1.4 LLM Twin의 시스템 아키텍처 설계\u003cbr\u003e_요약\u003cbr\u003e_참고 문헌\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e\u003cb\u003eCHAPTER 2 도구 및 설치\u003c\/b\u003e\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e_2.1 파이썬 생태계와 프로젝트 설치\u003cbr\u003e_2.2 MLOps와 LLMOps 도구\u003cbr\u003e_2.3 비정형 데이터와 벡터 데이터를 저장하기 위한 데이터베이스\u003cbr\u003e_2.4 AWS 사용 준비\u003cbr\u003e_요약\u003cbr\u003e_참고 문헌\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e\u003cb\u003eCHAPTER 3 데이터 엔지니어링\u003c\/b\u003e\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e_3.1 LLM Twin의 데이터 수집 파이프라인 설계\u003cbr\u003e_3.2 LLM Twin의 데이터 수집 파이프라인 구현\u003cbr\u003e_3.3 원시 데이터를 데이터 웨어하우스로 수집\u003cbr\u003e_요약\u003cbr\u003e_참고 문헌\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e\u003cb\u003eCHAPTER 4 RAG 특성 파이프라인\u003c\/b\u003e\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e_4.1 RAG 이해\u003cbr\u003e_4.2 고급 RAG 개요\u003cbr\u003e_4.3 LLM Twin의 RAG 특성 파이프라인 아키텍처\u003cbr\u003e_4.4 LLM Twin의 RAG 특성 파이프라인 구현하기\u003cbr\u003e_요약\u003cbr\u003e_참고 문헌\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e\u003cb\u003eCHAPTER 5 지도 학습 파인튜닝\u003c\/b\u003e\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e_5.1 지시문 데이터셋 생성\u003cbr\u003e_5.2 지시문 데이터셋 자체 생성\u003cbr\u003e_5.3 SFT 기법\u003cbr\u003e_5.4 실전 파인튜닝\u003cbr\u003e_요약\u003cbr\u003e_참고 문헌\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e\u003cb\u003eCHAPTER 6 선호도 정렬을 활용한 파인튜닝\u003c\/b\u003e\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e_6.1 선호도 데이터셋 이해\u003cbr\u003e_6.2 선호도 데이터셋 생성\u003cbr\u003e_6.3 선호도 정렬\u003cbr\u003e_6.4 DPO 구현\u003cbr\u003e_요약\u003cbr\u003e_참고 문헌\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e\u003cb\u003eCHAPTER 7 LLM 평가\u003c\/b\u003e\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e_7.1 모델 평가\u003cbr\u003e_7.2 RAG 평가\u003cbr\u003e_7.3 TwinLlama-3.1-8B 평가\u003cbr\u003e_요약\u003cbr\u003e_참고 문헌\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e\u003cb\u003eCHAPTER 8 추론 최적화\u003c\/b\u003e\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e_8.1 모델 최적화 전략\u003cbr\u003e_8.2 모델 병렬 처리\u003cbr\u003e_8.3 모델 양자화\u003cbr\u003e_요약\u003cbr\u003e_참고 문헌\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e\u003cb\u003eCHAPTER 9 RAG 추론 파이프라인\u003c\/b\u003e\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e_9.1 LLM Twin의 RAG 추론 파이프라인 이해\u003cbr\u003e_9.2 LLM Twin의 고급 RAG 기법 탐구\u003cbr\u003e_9.3 LLM Twin의 RAG 추론 파이프라인 구현\u003cbr\u003e_요약\u003cbr\u003e_참고 문헌\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e\u003cb\u003eCHAPTER 10 추론 파이프라인 배포\u003c\/b\u003e\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e_10.1 배포 유형 선택 기준\u003cbr\u003e_10.2 추론 배포 유형 이해\u003cbr\u003e_10.3 모놀리식 아키텍처와 마이크로서비스 아키텍처 비교\u003cbr\u003e_10.4 LLM Twin의 추론 파이프라인 배포 전략 탐구\u003cbr\u003e_10.5 LLM Twin 서비스를 배포하기\u003cbr\u003e_10.6 급증하는 사용량 처리를 위한 오토스케일링\u003cbr\u003e_요약\u003cbr\u003e_참고 문헌\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e\u003cb\u003eCHAPTER 11 MLOps와 LLMOps\u003c\/b\u003e\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e_11.1 DevOps, MLOps, LLMOps\u003cbr\u003e_11.2 LLM Twin 파이프라인을 클라우드에 배포하기\u003cbr\u003e_11.3 LLM Twin에 LLMOps 적용\u003cbr\u003e_요약\u003cbr\u003e_참고 문헌\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e\u003cb\u003eAPPENDIX MLOps 원칙\u003c\/b\u003e\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e_원칙 1: 자동화 또는 운영화\u003cbr\u003e_원칙 2: 버전 관리\u003cbr\u003e_원칙 3: 실험 추적\u003cbr\u003e_원칙 4: 테스트\u003cbr\u003e_원칙 5: 모니터링\u003cbr\u003e_원칙 6: 재현 가능성 \u003c\/div\u003e \u003cdiv\u003e\u003c\/div\u003e \u003c\/div\u003e \u003cbr\u003e\u003cdiv\u003e \u003ch5\u003e\u003cb\u003e상세 이미지\u003c\/b\u003e\u003c\/h5\u003e \u003c\/div\u003e \u003cdiv\u003e \u003cdiv\u003e \u003cimg src=\"https:\/\/image.yes24.com\/momo\/TopCate5314\/MidCate001\/531306044.jpg\" border=\"0\" alt=\"상세 이미지 1\"\u003e \u003c\/div\u003e \u003c\/div\u003e \u003cbr\u003e\u003cdiv\u003e \u003ch5\u003e\u003cb\u003e출판사 리뷰\u003c\/b\u003e\u003c\/h5\u003e \u003c\/div\u003e \u003cdiv\u003e \u003cdiv\u003e  \u003cb\u003e나만의 AI를 설계하고 구현하며 배우는 \u003cbr\u003eRAG, 파인튜닝(LoRA·QLoRA), FastAPI, LLMOps의 모든 것\u003c\/b\u003e\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e챗GPT는 누구나 사용할 수 있지만, 모두에게 ‘맞춤형’은 아닙니다.\u003cbr\u003e일반적인 문체, 장황한 답변, 일관되지 않은 출력은 우리가 원하는 AI와는 다릅니다.\u003cbr\u003e이 책은 단순한 모델 호출을 넘어, 나만의 디지털 AI 캐릭터인 ‘LLM Twin’을 직접 구현하며 실전 LLM 시스템을 개발하는 전 과정을 안내합니다.\u003cbr\u003e웹 스크래핑으로 시작해 RAG 파이프라인 설계, LoRA·QLoRA를 활용한 파인튜닝, 추론 최적화, 클라우드 기반의 LLMOps까지, 이 책은 엔드투엔드 LLM 애플리케이션 개발을 위한 실습형 프로젝트 로드맵을 제공합니다.\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e이 과정에서 독자는 실제 제품 수준의 시스템을 완성하는 데 필요한 데이터 설계, 인프라 구성, 배포 전략까지 모두 경험하게 됩니다.\u003cbr\u003e미디엄, 서브스택, 깃허브 등 다양한 사이트에서 데이터를 수집해 몽고DB에 적재하고, Qdrant를 활용해 검색 성능을 최적화하며, FastAPI 기반의 RESTful API로 마이크로서비스 구축까지 직접 구현해볼 수 있습니다.\u003cbr\u003e복잡한 LLM 기술을 단순히 설명하는 데 그치지 않고, 이를 실무에 바로 적용할 수 있는 형태로 풀어낸 이 책은 단순히 AI를 ‘활용’하는 것을 넘어 이제는 AI를 ‘직접 만드는’ 시대에 맞춘 실전 가이드입니다.\u003cbr\u003e자신만의 LLM 시스템을 완성하고자 하는 개발자, AI 엔지니어, 기술 리더에게 가장 확실한 길잡이가 되어줄 것입니다.\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e\u003cb\u003e누구를 위한 책 인가요? \u003c\/b\u003e\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e● LLM 개발자: 챗GPT 활용을 넘어, 직접 AI 시스템을 만들고 싶은 개발자\u003cbr\u003e● AI 엔지니어: RAG, LoRA·QLoRA 등 최신 기법을 실습하고 싶은 전문가\u003cbr\u003e● ML 시스템 엔지니어: LLMOps 기반으로 AI를 서비스에 안정적으로 배포·운영하고 싶은 분\u003cbr\u003e● 기술 리더: 데이터 설계부터 배포까지 LLM 구축 전 과정을 체계적으로 배우고 싶은 팀장\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e\u003cb\u003e무엇을 주로 다루나요? \u003c\/b\u003e\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e● LLM 애플리케이션 아키텍처 설계: 개인화된 AI 캐릭터 ‘LLM Twin’ 기획 및 시스템 구성\u003cbr\u003e● 데이터 수집 및 전처리: 웹스크래핑 + 몽고DB·Qdrant 기반 데이터 저장·검색\u003cbr\u003e● RAG 파이프라인 개발: 고급 아키텍처 설계 및 문서 기반 지시문-답변 구현\u003cbr\u003e● 지도 학습 파인튜닝(SFT): 지시문 데이터셋 생성 + LoRA·QLoRA 활용\u003cbr\u003e● 직접 선호 최적화(DPO): 사용자 선호를 반영한 정렬 파인튜닝\u003cbr\u003e● 모델 평가 및 튜닝: LLM·RAG 성능 측정 및 TwinLlama 실험\u003cbr\u003e● 추론 최적화: 양자화, 병렬 처리 등 실시간 추론 성능 향상\u003cbr\u003e● LLM 애플리케이션 배포: FastAPI 서버 구현 + 오토스케일링 기반 배포\u003cbr\u003e● LLMOps 실전 적용: 버전 관리·모니터링 등 운영 자동화 전략 \u003c\/div\u003e \u003cdiv\u003e\u003c\/div\u003e \u003c\/div\u003e \u003c\/div\u003e\n\u003c\/div\u003e\n\u003ccenter\u003e\u003ctable\u003e\u003ctr\u003e\u003ctd style=\"height:10px\"\u003e\u003c\/td\u003e\u003c\/tr\u003e\u003c\/table\u003e\u003c\/center\u003e\n\u003ccenter\u003e\u003ctable\u003e\u003ctr\u003e\u003ctd style=\"height:10px\"\u003e\u003c\/td\u003e\u003c\/tr\u003e\u003c\/table\u003e\u003c\/center\u003e\n\u003cdiv style=\"width:95%;padding-top:20px;padding-bottom:20px\"\u003e\n\u003cdiv style=\"text-align:left;font-size:16px;font-weight:bold;padding-bottom:20px\"\u003eGOODS SPECIFICS\u003c\/div\u003e\n\u003cdiv style=\"text-align:left;font-size:14px;line-height:1.6em;\"\u003e\n\u003cdiv style=\"width:100%;margin-bottom:5px;line-height:1.6em;font-size:14px\"\u003e- \u003cstrong\u003e발행일 : \u003c\/strong\u003e2025년 05월 02일\u003c\/div\u003e\n\u003cdiv style=\"width:100%;margin-bottom:5px;line-height:1.6em;font-size:14px\"\u003e- \u003cstrong\u003e쪽수, 무게, 크기 : \u003c\/strong\u003e508쪽 | 918g | 183*235*22mm\u003c\/div\u003e\n\u003cdiv style=\"width:100%;margin-bottom:5px;line-height:1.6em;font-size:14px\"\u003e- \u003cstrong\u003eISBN13 : \u003c\/strong\u003e9791169213806\u003c\/div\u003e\n\u003cdiv style=\"width:100%;margin-bottom:5px;line-height:1.6em;font-size:14px\"\u003e- \u003cstrong\u003eISBN10 : \u003c\/strong\u003e1169213804\u003c\/div\u003e\n\u003c\/div\u003e\n\u003c\/div\u003e\n\u003c\/div\u003e\n\u003ccenter\u003e\n\u003ccenter\u003e\u003ctable\u003e\u003ctr\u003e\u003ctd style=\"height:10px\"\u003e\u003c\/td\u003e\u003c\/tr\u003e\u003c\/table\u003e\u003c\/center\u003e\n\u003ccenter\u003e\u003ctable\u003e\u003ctr\u003e\u003ctd style=\"height:10px\"\u003e\u003c\/td\u003e\u003c\/tr\u003e\u003c\/table\u003e\u003c\/center\u003e\n\u003cspan\u003e\u003c\/span\u003e\n\u003c\/center\u003e\n\u003c\/center\u003e","brand":"LIBRAIRIE COREENNE","offers":[{"title":"Default Title","offer_id":43893236858922,"sku":"138405","price":49.0,"currency_code":"EUR","in_stock":true}],"thumbnail_url":"\/\/cdn.shopify.com\/s\/files\/1\/0683\/2750\/5962\/files\/4f404dca949a178296a5a7d62f9edb85.jpg?v=1765393292","url":"https:\/\/librairie.coreenne.fr\/ko\/products\/138405","provider":"LIBRAIRIE COREENNE","version":"1.0","type":"link"}