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题名/责任者:

Python预训练视觉和大语言模型/(美) 艾米丽·韦伯著 郭涛译

出版发行项:

北京:清华大学出版社,2025

ISBN及定价:

978-7-302-67831-1/CNY59.80

载体形态项:

XXVI, 232页:图;21cm

统一题名:

Pretrain vision and large language models in Python : end-to-end techniques for building and deploying foundation models on AWS

个人责任者:

韦伯 (Webber, Emily) 著

个人次要责任者:

郭涛 译

学科主题:

自然语言处理

中图法分类号:

TP391

相关题名附注:

原文题名取自封面

责任者附注:

艾米丽·韦伯 (Emily Webber) 是AWS的首席ML专家解决方案架构师, 专门从事大语言和视觉模型的分布式训练。Emily在AWS社区广为人知, 在YouTube上发布了由16个视频组成的SageMaker系列, 视频播放量高达21.1万次。Emily曾在2019年伦敦人工智能大会上发表过主题演讲。

书目附注:

有书目

提要文摘附注:

本书由经验丰富的AWS和机器学习专家EmilyWebber撰写, 涵盖的内容十分广泛, 包括构思项目, 准备数据集, 训练、评估和部署大型语言、视觉及多模态模型。本书循序渐进地讲述基本概念并列举实例, 指导你预训练和准备数据集及模型, 配置环境, 并训练、微调、评估、部署和优化基础模型。学习本书后, 你将能按照缩放法则在多个GPU上分布模型和数据集, 消除偏差, 实现高吞吐量以及构建部署管道。最后, 你将完全有能力开发个人项目, 对未来的基础模型进行预训练和微调。

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