深度學習擴展之道：軟硬件與數據協同構建可擴展大模型系統
[澳]蘇妮塔·馬爾
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[澳]蘇妮塔·馬爾
本書聚焦大規模深度學習的實現與擴展，圍繞軟件、硬件與數據的融合展開，構建了從基礎到進階的完整知識體系。全書共13章，分爲三大部分：第一部分 “深度學習基礎” 講解深度學習數據流、計算圖、硬件架構等核心概念，通過Python和PyTorch動手練習幫助讀者理解模型開發與性能分析；第二部分 “分佈式訓練” 深入分佈式系統通信、數據並行、模型並行等關鍵技術，提供多場景動手實踐；第三部分 “極限擴展” 探討以數據爲中心的擴展、實驗管理、大模型微調與基礎模型開發，覆蓋LoRA微調、數據質量優化等前沿內容。整體以“理論+實踐”爲核心，配套GitHub代碼倉庫，助力讀者掌握高效擴展深度學習項目的技術與方法。