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大模型垂直領域低算力遷移
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、高效的數據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。
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