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大模型垂直领域低算力迁移
本书主要介绍了垂直领域大模型的低算力迁移技术,包括微调、部署与优化等方面。全书共12章,第1章从垂直领域大模型的生态系统出发,介绍了当前大模型带来的行业变革,以及垂直领域迁移的动机和机遇。第2、3章详细探讨了垂直领域低算力迁移的技术栈、大模型的主流开源生态,如HuggingFace、Megatron等。第4-6章介绍了自举技术、高效的数据集访问技术及大模型的抽象技术。第7-10章深入介绍了低算力微调的原理和方法、分布式训练、推理优化技术,以及大模型的编译优化手段。第11、12章讨论了大模型部署的非性能需求,以及服务器端的架构与优化方法。
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