本書主要介紹了垂直領域大模型的低算力遷移技術，包括微調、部署與優(yōu)化等方面。全書共12章，第1章從垂直領域大模型的生態(tài)系統(tǒng)出發(fā)，介紹了當前大模型帶來的行業(yè)變革，以及垂直領域遷移的動機和機遇。第2、3章詳細探討了垂直領域低算力遷移的技術棧、大模型的主流開源生態(tài)，如HuggingFace、Megatron等。第4-6章介紹了自舉技術、高效的數(shù)據(jù)集訪問技術及大模型的抽象技術。第7-10章深入介紹了低算力微調的原理和方法、分布式訓練、推理優(yōu)化技術，以及大模型的編譯優(yōu)化手段。第11、12章討論了大模型部署的非性能需求，以及服務器端的架構與優(yōu)化方法。
新書資訊