作品简介
本书是一本深度探讨大模型在低算力环境下实现迁移与微调的实践指南,并深入讲解了大模型的部署与优化策略。书中结合多个垂直领域的应用场景,从理论到技术实现,全程详尽讲解了如何应对大模型在行业落地中的技术挑战,帮助读者逐步掌握大模型的迁移与微调核心技术。
出版时间2024-11-01
共 13 章
前言试读
第1章 垂直领域大模型的行业变革与机遇试读
第2章 垂直领域迁移技术栈试读
第3章 大模型的开源生态
第4章 自举领域数据的获取
第5章 数据处理
第6章 大模型抽象
第7章 LoRA低算力微调
第8章 大模型的分布式训练
第9章 推理优化技术
第10章 大模型的编译优化
第11章 大模型部署的非性能需求
第12章 垂直领域大模型的服务器端部署

