Domain-Specific AI Engineering (Paperback)
Sprache: Englisch
Verlag: Independently Published, 2026
- Softcover
- Neu
Anbieter: CitiRetail, Stevenage, Vereinigtes KönigreichCitiRetail
AbeBooks-Verkäufer/-in seit 29. Juni 2022
Zustand: Neu
EUR 24,59
Anzahl: 1 verfügbar
In den WarenkorbArtikelbeschreibung vom Verkäufer
Paperback. The future of production AI isn't one enormous model doing everything. It's the right models, data, retrieval, evaluation, and infrastructure working together for the right tasks.Building a demo with a general-purpose LLM is easier than ever. Building a domain specific AI system that delivers accuracy, predictable latency, controlled cost, privacy, deployment flexibility, and long-term reliability is a very different challenge.If you're an AI engineer, machine learning practitioner, software engineer, architect, or developer moving beyond basic LLM experimentation, you need more than prompts and isolated training recipes. You need a production AI engineering methodology for deciding when small language models are sufficient, when larger models are necessary, what belongs in retrieval, what belongs in model weights, and how to prove that your system is ready for production.Domain-Specific AI Engineering gives you that complete framework: Define Select Curate Adapt Evaluate Optimize Deploy Observe ImproveRather than treating LLM fine tuning, RAG, evaluation, optimization, and deployment as disconnected techniques, Nolan Veyne shows you how to combine them into an evidence-driven engineering lifecycle.Inside, you'll learn how to: Select and baseline small language models based on domain capability, latency, memory, hardware, privacy, and costBuild governed, traceable domain datasets for training, validation, benchmarking, and evaluationApply domain adaptive pretraining, SFT, LoRA QLoRA, and preference optimization where they genuinely add valueMake informed RAG fine tuning decisions and combine retrieval with specialized models without confusing dynamic knowledge with learned behaviorBuild rigorous LLM evaluation workflows using golden sets, challenge tests, hallucination and faithfulness analysis, human assessment, and regression gatesApply quantization, distillation, batching, caching, and context management for practical LLM model optimizationEngineer reliable language model deployment across local, cloud, and edge environmentsDesign production APIs, model routing, verification, security, graceful degradation, and selective LLM fallbackDetect data drift, domain drift, retrieval failures, quality degradation, and rising production costsBuild controlled feedback loops, release gates, monitoring systems, and reusable engineering decision frameworksScale from one specialized model to a governed portfolio of production-ready AI capabilitiesThe question is no longer: "Which model is the most powerful?"It is: "What is the smallest and simplest AI system that can reliably satisfy the required quality and operational constraints?"Whether you're building an enterprise assistant, technical-support system, financial extraction model, engineering copilot, cybersecurity classifier, private knowledge interface, or another specialized AI application, this book gives you a practical path from model selection to production operation.Don't just fine-tune a model. Engineer the complete system around it.Get Domain-Specific AI Engineering by Nolan Veyne and learn how to build specialized language models that are measurable, efficient, optimized, deployable, and ready for real production workloads. This item is printed on demand. Shipping may be from our UK warehouse or from our Australian or US warehouses, depending on stock availability.…
Bestandsnummer des Verkäufers 9798192533819
- Titel
- Domain-Specific AI Engineering (Paperback)
- Autor
- Nolan Veyne
- Verlag
- Independently Published
- Veröffentlichungsjahr
- 2026
- Zustand
- new
- Einband
- Paperback
- Sprache
- Englisch
- ISBN-13
- 9798192533819
The future of production AI isn't one enormous model doing everything. It's the right models, data, retrieval, evaluation, and infrastructure working together for the right tasks.
Building a demo with a general-purpose LLM is easier than ever. Building a domain specific AI system that delivers accuracy, predictable latency, controlled cost, privacy, deployment flexibility, and long-term reliability is a very different challenge.
If you're an AI engineer, machine learning practitioner, software engineer, architect, or developer moving beyond basic LLM experimentation, you need more than prompts and isolated training recipes. You need a production AI engineering methodology for deciding when small language models are sufficient, when larger models are necessary, what belongs in retrieval, what belongs in model weights, and how to prove that your system is ready for production.
Domain-Specific AI Engineering gives you that complete framework:
Define → Select → Curate → Adapt → Evaluate → Optimize → Deploy → Observe → Improve
Rather than treating LLM fine tuning, RAG, evaluation, optimization, and deployment as disconnected techniques, Nolan Veyne shows you how to combine them into an evidence-driven engineering lifecycle.
Inside, you'll learn how to:
-
Select and baseline small language models based on domain capability, latency, memory, hardware, privacy, and cost
-
Build governed, traceable domain datasets for training, validation, benchmarking, and evaluation
-
Apply domain adaptive pretraining, SFT, LoRA QLoRA, and preference optimization where they genuinely add value
-
Make informed RAG fine tuning decisions and combine retrieval with specialized models without confusing dynamic knowledge with learned behavior
-
Build rigorous LLM evaluation workflows using golden sets, challenge tests, hallucination and faithfulness analysis, human assessment, and regression gates
-
Apply quantization, distillation, batching, caching, and context management for practical LLM model optimization
-
Engineer reliable language model deployment across local, cloud, and edge environments
-
Design production APIs, model routing, verification, security, graceful degradation, and selective LLM fallback
-
Detect data drift, domain drift, retrieval failures, quality degradation, and rising production costs
-
Build controlled feedback loops, release gates, monitoring systems, and reusable engineering decision frameworks
-
Scale from one specialized model to a governed portfolio of production-ready AI capabilities
The question is no longer:
“Which model is the most powerful?”
It is:
“What is the smallest and simplest AI system that can reliably satisfy the required quality and operational constraints?”
Whether you're building an enterprise assistant, technical-support system, financial extraction model, engineering copilot, cybersecurity classifier, private knowledge interface, or another specialized AI application, this book gives you a practical path from model selection to production operation.
Don't just fine-tune a model. Engineer the complete system around it.
Get Domain-Specific AI Engineering by Nolan Veyne and learn how to build specialized language models that are measurable, efficient, optimized, deployable, and ready for real production workloads.
„Inhaltsangabe“ gehört möglicherweise zu einer anderen Auflage dieses Titels.
CitiRetail
Stevenage, Vereinigtes Königreich
AbeBooks-Verkäufer/-in seit 29. Juni 2022
Versandkosten von Vereinigtes Königreich nach USA
| Artikel | 7 bis 14 Werktage | 7 bis 60 Werktage |
|---|---|---|
| Erster Artikel | EUR 43,13 | EUR 43,13 |
Zahlungsarten
Shop-Beschreibung
Online business
Unternehmensdaten der Verkäuferin bzw. des Verkäufers
ABC BOOKS LIMITED
10 John Street
London, Vereinigtes Königreich WC1N 2EB
Verkaufsbedingungen
Orders can be returned within 30 days of receipt.
Widerrufsrecht
Wenn Sie Verbraucher sind, können Sie gemäß den folgenden Bestimmungen vom Vertrag zurücktreten. Verbraucher ist jede natürliche Person, die zu Zwecken handelt, die nicht ihrer kaufmännischen, gewerblichen, künstlerischen oder beruflichen Tätigkeit zugerechnet werden können.
Informationen zum Widerrufsrecht
Gesetzliches Widerrufsrecht
Sie haben das Recht, den Vertrag innerhalb von 14 Tagen ohne Angabe von Gründen zu widerrufen.
Die Widerrufsfrist beträgt 14 Tage ab dem Tag, an dem Sie oder ein von Ihnen benannter Dritter, der nicht der Transporteur ist, die letzte Ware oder den letzten Posten oder das letzte Exemplar in Besitz genommen hat.
Um das Widerrufsrecht auszuüben, füllen Sie auf unserer Website unter „Meine Einkäufe" in „Mein Nutzerkonto" eine eindeutige Erklärung elektronisch aus und senden Sie sie ab. Wir werden Ihnen unverzüglich eine Bestätigung über den Eingang eines solchen Widerrufs auf einem dauerhaften Datenträger (z. B. per E-Mail) übermitteln.
Um die Widerrufsfrist einzuhalten, reicht es aus, dass Sie Ihre Mitteilung über die Ausübung des Widerrufsrechts vor Ablauf der Widerrufsfrist absenden.
Auswirkungen des Widerrufs
Wenn Sie diesen Vertrag widerrufen, erstatten wir Ihnen alle Zahlungen, die wir von Ihnen erhalten haben, einschließlich der Lieferkosten (mit Ausnahme der zusätzlichen Kosten, die entstehen, wenn Sie eine andere Art der Lieferung als die von uns angebotene günstigste Standardlieferung gewählt haben).
Wir können einen Abzug von der Rückerstattung für den Wertverlust der gelieferten Waren vornehmen, wenn der Verlust auf eine unnötige Behandlung durch Sie zurückzuführen ist.
Wir werden die Rückerstattung unverzüglich und nicht später als 14 Tage nach dem Tag vornehmen, an dem wir über Ihre Entscheidung, diesen Vertrag zu widerrufen, informiert wurden.
Für die Rückerstattung verwenden wir dasselbe Zahlungsmittel, das Sie für die ursprüngliche Transaktion verwendet haben, es sei denn, Sie haben ausdrücklich etwas anderes vereinbart; in keinem Fall werden Ihnen aufgrund einer solchen Rückerstattung Gebühren berechnet.
Wir können die Rückzahlung verweigern, bis wir die Waren wieder zurückerhalten haben oder Sie den Nachweis erbracht haben, dass Sie die Waren zurückgesandt haben, je nachdem, was eher eintritt.
Sie müssen die Waren unverzüglich und in jedem Fall spätestens 14 Tage ab dem Tag, an dem Sie uns über den Widerruf dieses Vertrags unterrichten, an CitiRetail, Stevenage, United Kingdom, zurücksenden oder übergeben. Die Frist ist eingehalten, wenn Sie die Ware vor Ablauf der Frist von 14 Tagen zurücksenden. Sie müssen die direkten Kosten der Rücksendung der Waren tragen. Sie haften nur für einen etwaigen Wertverlust der Waren, der auf eine Behandlung zurückzuführen ist, die nicht zur Prüfung der Art, Eigenschaften und Funktionsweise der Waren erforderlich ist.
Ausnahmen vom Widerrufsrecht
Das Widerrufsrecht gilt nicht für:
- Die Lieferung von Zeitungen, Zeitschriften oder Magazinen mit Ausnahme von Abonnementverträgen; und
- Die Lieferung digitaler Inhalte, die nicht auf einem physischen Medium (z. B. auf einer CD oder DVD) geliefert werden, wenn Sie bei Ihrer Bestellung akzeptiert haben, dass wir mit der Lieferung beginnen können und dass Sie nach Beginn der Lieferung den Vertrag nicht mehr widerrufen können.
Versandbedingungen
Please note that titles are dispatched from our US, Canadian or Australian warehouses. Delivery times specified in shipping terms. Orders ship within 2 business days. Delivery to your door then takes 7-14 days.