Книга Лоуренса Морони «Искусственный интеллект и машинное обучение для программистов в PyTorch» охватывает путь от создания простых нейросетей до работы с современными генеративными моделями. Автор использует подход code-first, начиная с базовой классификации изображений и постепенно переходя к сложным архитектурам.
В учебном материале рассматриваются классические методы обработки последовательностей, включая RNN и LSTM, а также анализ временных рядов на примере погодных данных NASA. Эти темы служат фундаментом перед изучением архитектуры Transformer и инструментов экосистемы Hugging Face.
Значительная часть книги посвящена практическому внедрению моделей: автор описывает способы обслуживания через TorchServe и Flask. Также разбираются актуальные инженерные решения для работы с LLM, включая fine-tuning, использование RAG и запуск локальных моделей через Ollama.
Завершающие главы посвящены генеративным моделям изображений, библиотеке Diffusers и методам адаптации больших моделей с помощью LoRA. Издание объемом более 400 страниц последовательно расширяет инструментарий разработчика, обучая как созданию собственных решений, так и интеграции готовых технологий.
