＜全品15倍 ※8/24~27限定 要エントリー＞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

※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。著者弥生隆明(ほか著)出版社技術評論社発売日2026年05月ISBN9784297155735ページ数361PキーワードえむえるふろーでじつせんするえるえるえむおぷすML エムエルフローデジツセンスルエルエルエムオプスML やよい たかあき ヤヨイ タカアキ9784297155735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。目次第1章 LLMOpsの世界へようこそ/第2章 MLflowとは/第3章 MLflowのインストールと初期設定/第4章 可観測性の確保—トレーシングの導入/第5章 改善サイクルを加速する—評価の仕組み/第6章 プロンプトエンジニアリング—プロンプトの運用と管理/第7章 本番環境で動かす—サービングとデプロイメント/第8章 監視と運用—LLMアプリケーションの健全性管理/第9章 実践ケーススタディ/第10章 エンタープライズ環境でのMLflow活用/第11章 LLMOpsの未来とベストプラクティス/付録A MLflow CLIリファレンス（LLM関連）/付録B トラブルシューティングガイド/付録C 用語集