开源项目教程：GenAI & LLM 系统设计案例研究

开源项目教程：GenAI & LLM 系统设计案例研究

genai-llm-ml-case-studies A collection of 500+ real-world ML & LLM system design case studies from 100+ companies. Learn how top tech firms implement GenAI in production. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ge/genai-llm-ml-case-studies

1. 项目介绍

本项目收集了来自100多家公司的500多个真实世界的机器学习和大型语言模型（LLM）系统设计案例研究。这些案例涵盖了如何构建和部署生产级别的生成式AI和LLM系统，重点包括架构决策、扩展策略、优化技术、评估框架和跨行业的部署模式。本项目适合AI/ML工程师、设计可扩展GenAI架构的工程团队以及规划生成式AI计划的领导者。

2. 项目快速启动

首先，你需要克隆或下载该项目：

git clone https://github.com/themanojdesai/genai-llm-ml-case-studies.git

进入项目目录后，可以查看README.md文件来了解项目内容和结构。

3. 应用案例和最佳实践

以下是一些精选的LLM案例研究和最佳实践：

RAG & 知识检索

• Ramp: 从RAG到丰富性：Ramp如何改进行业分类
• GitLab: 开发GitLab Duo: 我们如何在大规模验证和测试AI模型
• Picnic: 使用大型语言模型增强搜索检索

GenAI 应用

• Slack: 我们如何构建安全私密的Slack AI
• Discord: 如何利用生成式AI快速开发
• GoDaddy: 从战壕中学到的10个LLM生产经验

4. 典型生态项目

以下是一些与本项目相关的典型生态项目：

• OpenAI: 8个案例研究
• Anthropic: 7个案例研究
• Microsoft: 16个案例研究
• Google: 15个案例研究
• Meta: 12个案例研究
• Hugging Face: 9个案例研究
• Netflix: 14个案例研究
• LinkedIn: 19个案例研究
• GitHub: 7个案例研究
• Spotify: 10个案例研究

通过研究和应用这些案例，开发者可以更好地理解如何在实际环境中设计和部署LLM和生成式AI系统。

genai-llm-ml-case-studies A collection of 500+ real-world ML & LLM system design case studies from 100+ companies. Learn how top tech firms implement GenAI in production. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ge/genai-llm-ml-case-studies