Zenn・Qiitaの1記事で紹介（2026年7月、時点）。
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記事ごとの説明は、記事本文のうちこの本に触れた部分をAIが要約したもので、筆者の原文ではありません。
- 2026/7/25確認 読みたいIT技術書 Qiita · Kaoru Sato ·
近年はLLMを使ったアプリ開発が一般的になってきていると捉える一方、自社ではまだ着手できていないと述べている。今後、自社でLLMアプリを開発する段階になれば、考慮すべき点を把握するために本書を読みたいとしている。また、社内では開発部の若手メンバーに読んでほしいと記している。書店で本を見て選んだ、これから読みたい本の一つとして紹介している。
この本について
LLMを使うアプリケーションの開発から本番運用までに必要な技術と管理を扱う書籍である。前半では、モデルの構造や選定基準、企業での利用例、LLMOpsの目標とチームの役割を説明し、アプリケーションの性能評価や監視、データの収集・前処理・ベクトル化へ進む。後半では、モデルをゼロから学習する手順、アンサンブル、プロンプト設計、RAG、ファインチューニング、MoE、リソース制約下での最適化を取り上げる。評価・ガバナンス・監査、エージェント運用、セキュリティ、コスト管理やインフラ拡張も扱い、信頼性、拡張性、堅牢性を備えた本番運用の構成を学べる。
出版社の内容紹介・目次と紹介記事をもとにAIが要約したものです。原文の転載ではありません。
目次（主な章）
出典: 出版社の書籍ページ （章の見出しのみ）
- 1章 大規模言語モデル入門
- 1. 規模と複雑さ
- 2. トレーニング規模と期間
- 3. プロンプトエンジニアリング
- 4. 推論レイテンシーとスループット
- 5. 倫理的配慮
- 6. リソースのスケーリングとオーケストレーション
- 7. システム統合とツールキット
- 8. 適用範囲の広さ
- 9. プライバシーとセキュリティ
- 10. コスト
- 2章 LLMOps入門
- 3章 LLMベースアプリケーション
- 4章 LLMのためのデータエンジニアリング
- 5章 LLMベースアプリケーション向けモデルドメイン適応
- 6章 APIファーストLLMデプロイ
- 7章 LLMの評価
- 8章 ガバナンス：監視、プライバシー、セキュリティ
- 9章 スケーリング：ハードウェア、インフラ、リソース管理
- 10章 LLMとLLMOpsの未来