本书致力于探索如何在大规模深度学习模型训练中，**限度地提高性能和优化显存使 用。本书面向深度学习从业者，尤其是希望深入了解并提升模型训练效率的工程师与研究 人员。随着深度学习模型和数据规模的迅速增长，如何高效利用硬件资源，减少训练时间， 成为当前AI系统工程的关键挑战。本书从硬件和软件的基础知识入手，逐步引导读者理解 和掌握PyTorch的优化技巧。内容涵盖从单机到分布式训练，从显存管理到性能分析的多种 优化策略，力求通过丰富的代码实例和深入的原理讲解，使读者能够在实践中灵活应用这些 方法。

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Kurt Guntheroth 软件开发工作近40年，C++代码实用年龄20余年。具有在Windows、Linux和嵌入式设备上的开发经验。 Kurt不是一个工作狂，他喜欢陪伴他的妻子和那四个活泼的儿子。Kurt居住在华盛顿州的西雅图。

"《PyTorch深度学习与大模型部署及微调》根据大多数软件公司对AI大模型开发程序员的标准要求，结合范例程序，针对零基础人群，讲述了从“入门”到“能干活”所必需掌握的知识点。 《PyTorch深度学习与大模型部署及微调》内容涵盖了深度学习各种模型的知识点，包括Python和Pytorch的开发环境、神经网络预测技术、用卷积和残差神经网络分类图片的技术、数据预处理和数据增强、用生成对抗网络识别图片的技术、用循环神经网络和Transformer 网络分析文本的技术、用VIT模型分类图片的技术、人脸识别和目标物体识别的技术、音频处理技术，以及DeepSeek本地化部署和微调技术等。 "

随着近20年来汽车行业的飞速发展，我国已成为全球最大的汽车市场，自主品牌整车及零部件的研发能力也取得了长足的进步。整车研发正处于从对标模仿走向全自主开发的过程，汽车从以整车架构主导的开发模式逐步转向以整车性能驱动的开发模式。本书系统地介绍了与整车各项核心性能相关的基础理论、设计方法和工程开发案例，并对未来发展趋势进行了展望。全书分运动性能、结构性能、舒适性能及综合性能4篇共16章，涵盖整车动力性和经济性、整车驾驶性、制动性能、操纵稳定性和平顺性、空气动力学性能、整车结构强度、整车安全性能、整车可靠性与耐久性、车内环境品质、整车NVH性能、空调性能、整车热管理、座椅舒适性、汽车人机工程。此外，《汽车性能集成开发实战手册》还介绍了各性能板块之间的内在物理联系和融合开发，通过工程案例阐述了整车性能开发中的精益化和集约化方法，同时对整车性能的主观评价进行了介绍，为汽车研发人员和技术管理人员评价产品提供了技术参考和标准。《汽车性能集成开发实战手册》由具有丰富理论基础且拥有多年整车研发经验的一线研发人员联合编写，内容丰富，取材新颖，图文并茂且通俗易懂。本书理论扎实，实用性和实践指导性强，适用于从事汽车整车及零部件研发的人员学习参考，也可作为高校汽车相关专业师生的参考书。

本书主要介绍了大模型的发展与演变、相关技术、应用场景、未来发展趋势和前景。本书首先回顾了大模型技术的起源和发展历程，然后介绍了数据预处理、Transformer、预训练与微调、模型推理和PyTorch框架等技术。此外，本书还通过具体的案例和实践展示了如何应用大模型技术来解决实际问题。本书旨在帮助读者全面了解大模型技术的发展与应用，并推动其在各个领域的应用和发展。 本书图文并茂，理论翔实，案例丰富，适合从事大模型开发的科研人员以及广大的开发者作为技术参考和培训资料，亦可作为高校本科生和研究生的教材。

本书全面揭示金融领域大模型的应用与发展趋势，也为我国人工智能在金融领域的深层次应用提供创新启示。

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《动手学PyTorch建模与应用:从深度学习到大模型》是一本从零基础上手深度学习和大模型的PyTorch实战指南。《动手学PyTorch建模与应用:从深度学习到大模型》共11章，第1章主要介绍深度学习的概念、应用场景及开发环境搭建。第2章详细介绍PyTorch数学基础，包括函数、微分、数理统计、矩阵等基础知识及其案例。第3章介绍数据预处理及常用工具，包括NumPy、Pandas、Matplotlib、数据清洗、特征工程以及深度学习解决问题的一般步骤等。第4章介绍PyTorch基础知识，包括张量的创建、激活函数、损失函数、优化器等。第5章介绍PyTorch深度神经网络，包括神经网络概述、卷积神经网络、循环神经网络等。第6章介绍PyTorch数据建模，包括回归分析、聚类分析、主成分分析、模型评估与调优等。第7～10章介绍PyTorch图像建模、文本建模、音频建模和模型可视化。第11章介绍大语言模型的原理、主要的大语言模型及模型本地化部署、预训练与微调技术。本书还精心设计了50个动手案例和上机练习题，并对所有代码进行了详尽注释和说明，同时提供数据集和配书资源文件，以帮助读者更好地使用本书。 《动手学PyTorch建模与应用:从深度学习到大模型》讲解深入浅出，注重动手实操，特别适合想学习AI技术或想进入该领域的初学者，对深度学习感兴趣的新手、在校学生和从业者阅读，也很适合作为培训机构和高校相关专业的教学用书。