大模型垂直領域低算力遷移：微調、部署與優化
程戈
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程戈
內容簡介 本書是一本深度探討大模型在低算力環境下實現遷移與微調的實踐指南，並深入講解了大模型的部署與優化策略。書中結合多個垂直領域的應用場景，從理論到技術實現，全程詳盡講解了如何應對大模型在行業落地中的技術挑戰，幫助讀者逐步掌握大模型的遷移與微調核心技術。 通過閱讀本書，你將能夠： （1）全面理解垂直領域遷移方式與技術選型 深入瞭解開源大模型向垂直領域遷移的核心方式，包括提示工程、檢索增強生成、參數高效微調與全參數微調等技術路徑，並靈活應對低算力場景下的遷移技術挑戰。 （2）快速獲取高質量領域數據的低成本方案 學習通過指令自舉、無監督標註、自我策展等方法構建高質量數據集，同時掌握數據清洗、去重和質量過濾等關鍵技術，顯著降低數據獲取成本。 （3） 掌握低算力環境下的訓練與推理優化技術 全面掌握低算力訓練與微調方法（如LoRA和QLoRA），並結合推理優化技術（如量化、剪枝和模型編譯），高效實現低成本的大模型訓練與推理。 （4）精通大模型的生產環境部署與優化 系統學習生產環境中大模型的部署方案，涵蓋服務器推理加速、分佈式集羣架構和多平臺適配技術，確保模型在實際應用中的高效、安全運行。 無論你是大模型開發者、人工智能研究人員，還是對垂直領域AI應用感興趣的行業專家，本書都將帶你深入大模型的核心領域，提供從構建、優化到部署的全流程指導，助你掌握這一前沿技術的實踐精髓。
總體上這本書對大模型部署應用方面講解的還算易懂。沒有過分的堆砌原始論文或者生硬的翻譯。但是技術細節略顯不夠，操作性不強。要具體操作還得查詢其他資料。總之，這本書對於相關領域人員做一些基礎的瞭解算是一本好書。 整本書還算講解到位，比較易懂。具體技術都做了詳細的介紹，訓練、部署、優化方面都有涉及，更偏重於底層。對大模型訓練和微調過程中軟硬件優化感興趣的讀者來說，是一本好書。
作爲概覽書還是可以的，就是書名有點怪，也就前兩章在點題垂直領域的樣子，感覺這書應改爲《大模型全概覽：應用、微調、部署與優化》更恰當。
尷尬，被 deepseek 幹翻！
給從事大模型技術服務的從業者入門學習還是不錯的。
什麼破書！估計這書就是用AI寫的。
偏理論介紹的多，對於梳理大模型的一些基本知識，算是一本中規中矩的讀物，基本沒有代碼實踐部分的講解