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图书信息
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深度学习扩展之道:软硬件与数据协同构建可扩展大模型系统
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| ISBN： | 9787111804628 |
定价： | ￥129.00 |
| 作者： | (澳)苏妮塔·马尔(Suneeta Mall)著 |
出版社： | 机械工业出版社 |
| 出版时间： | 2026年03月 |
开本： | 24cm |
| 页数： | 379页 |
中图法： | TP181;TP274 |
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2026-04-03
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图书简介 | | 全书共13章，分为三大部分：第一部分“深度学习基础”讲解深度学习数据流、计算图、硬件架构等核心概念，通过Python和PyTorch动手练习帮助读者理解模型开发与性能分析；第二部分“分布式训练”深入分布式系统通信、数据并行、模型并行等关键技术，提供多场景动手实践；第三部分“极限扩展”探讨以数据为中心的扩展、实验管理、大模型微调与基础模型开发，覆盖LoRA微调、数据质量优化等前沿内容。整体以“理论+实践”为核心，配套GitHub代码仓库，助力读者掌握高效扩展深度学习项目的技术与方法。 |
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