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MLflowで実践するLLMOps 生成AIアプリケーションの実験管理と品質保証/弥生隆明
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- 商品情報
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弥生隆明
技術評論社
エンジニア選書
ISBN:4297155737/9784297155735
発売日:2026年05月
※商品画像はイメージや仮デザインが含まれている場合があります。帯の有無など実際と異なる場合があります。
【内容紹介】
本書は、LLMアプリケーションの開発・運用に必要な一連のプロセス――観測可能性の確保、品質評価、プロンプト管理、本番展開――を、オープンソースプラットフォーム「MLflow」を使って体系的に実践する技術書です。
LLMアプリケーションは、従来の機械学習システムとは異なる難しさを持ちます。プロンプトのわずかな変更が品質に大きく影響し、エージェントの挙動は複雑で追跡が難しく、コストは見えにくい場所で膨らみます。MLflow 3はこうした課題に正面から向き合い、トレーシング、評価(LLM-as-a-Judge)、Prompt Registry、AI Gatewayといった機能を1つのプラットフォームに統合しました。
本書では、シンプルなLLMアプリケーションから始め、RAGシステム、マルチエージェントまで段階的にカバーしています。実際に動くPythonコードとともに、「作って終わり」ではなく「運用し続けられる」LLMアプリケーションの構築方法を提供します。
技術評論社
エンジニア選書
ISBN:4297155737/9784297155735
発売日:2026年05月
※商品画像はイメージや仮デザインが含まれている場合があります。帯の有無など実際と異なる場合があります。
【内容紹介】
本書は、LLMアプリケーションの開発・運用に必要な一連のプロセス――観測可能性の確保、品質評価、プロンプト管理、本番展開――を、オープンソースプラットフォーム「MLflow」を使って体系的に実践する技術書です。
LLMアプリケーションは、従来の機械学習システムとは異なる難しさを持ちます。プロンプトのわずかな変更が品質に大きく影響し、エージェントの挙動は複雑で追跡が難しく、コストは見えにくい場所で膨らみます。MLflow 3はこうした課題に正面から向き合い、トレーシング、評価(LLM-as-a-Judge)、Prompt Registry、AI Gatewayといった機能を1つのプラットフォームに統合しました。
本書では、シンプルなLLMアプリケーションから始め、RAGシステム、マルチエージェントまで段階的にカバーしています。実際に動くPythonコードとともに、「作って終わり」ではなく「運用し続けられる」LLMアプリケーションの構築方法を提供します。
※本データはこの商品が発売された時点の情報です。









