本书深入探讨深度学习模型训练和推理加速的前沿技术，尤其是在 NVIDIA CUDA（Compute Unified Device Architecture）平台上的应用与优化。本书从大模型训练的挑战和分布式训练，到 CUDA 加速推理技术，再到端侧推理的优化部署，系统地介绍如何利用 CUDA 平台加速大模型的训练与推理过程，并结合具体案例深入讲解数据并行、模型并行、任务调度、负载均衡等技术。本书共 10 章，首先介绍大模型训练面临的计算复杂性、内存带宽和数据传输瓶颈等问题，并讲解基于NCCL（NVIDIA Collective Communications Library）的优化方法；然后，通过深入浅出的讲解，展示如何使用 TensorRT 进行推理加速，并探讨多模型并行推理架构、混合精度训练与推理等优化策略；最后，详细阐述端侧推理加速，特别是在移动设备和边缘设备中的应用，强调模型量化、裁剪等技术在推理加速中的重要作用。

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"《大模型轻量化:模型压缩与训练加速》围绕大模型轻量化这一主题，系统地阐述大模型轻量化的基本理论与实现方法，旨在提升模型的部署效率和计算性能。全书分为3部分，共10章。第1部分（第1～5章），介绍大模型的背景与面临的问题，以及Transformer和MoE架构的基本原理；重点讲解模型压缩、训练加速和推理优化等核心技术，包括量化、蒸馏和剪枝等，并通过实际案例验证其效果。第2部分（第6、7章），重点介绍端侧学习与计算引擎优化策略，尤其是动态Batch和异构执行的工程实现。第3部分（第8～10章），针对高性能算子库与手工算子开发，分别以cuDNN、NEON、CUDA等为代表，揭示算子优化的细节，最后，以国产开源模型DeepSeek-V3为例，展现从训练到推理的综合优化方案。 《大模型轻量化:模型压缩与训练加速》提供全面实用的轻量化方法论，结合丰富代码示例与实践案例，适合从事大模型开发与优化的工程师，也为研究人员提供深入探讨的素材与视角，助力解决大模型训练与推理中的实际问题。"

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《大模型与超级平台》一书是对当下科技领域中最具影响力和前景的大模型技术与超级平台现象的全面解读。本书集结了众多科技前沿的思考者和实践者，他们的独到见解和深入研究共同构成了这本极具前瞻性和深度的著作。书中不仅深入剖析了大模型技术的内在逻辑、发展趋势及其在各行业的应用场景，还详细探讨了超级平台如何重塑商业模式、引领产业变革以及在全球范围内的竞争态势。 通过本书，读者将能够深入了解大模型与超级平台的最新动态、掌握其核心技术和发展趋势，从而在未来的科技浪潮中占据有利位置。它打破了传统科技书籍的局限，将科技与人文、经济、社会等多个领域相融合，涉及了生成式AI、数字科学家与平行科学、平台升级与大模型开发等前沿话题，为读者提供了更加宽广的视野和更加深刻的洞见。同时，本书还关注到实际应用和现实问题，提供了具体的案例分析和解决方案，使得读者能够将理论知识与实践相结合，更好地应对未来的挑战。

这是一本全面讲解RAG技术原理、实战应用与系统构建的著作。作者结合自身丰富的实战经验，详细阐述了RAG的基础原理、核心组件、优缺点以及使用场景，同时探讨了RAG在大模型应用开发中的变革与潜力。书中不仅揭示了RAG技术背后的数学原理，还通过丰富的案例与代码实现，引导读者从理论走向实践，轻松掌握RAG系统的构建与优化。无论你是深度学习初学者，还是希望提升RAG应用技能的开发者，本书都将为你提供宝贵的参考与指导。 通过阅读本书，你将掌握以下知识： RAG的召回和生成模块算法 高级RAG系统的构建技巧 RAG系统的各种训练方法 RAG的范式变迁 零基础搭建RAG系统 高级RAG系统微调与搭建

《实战AI大模型》是一本旨在填补人工智能（AI）领域（特别是AI大模型）理论与实践之间鸿沟的实用手册。书中介绍了AI大模型的基础知识和关键技术，如Transformer、BERT、ALBERT、T5、GPT系列、InstructGPT、ChatGPT、GPT 4、PaLM和视觉模型等，并详细解释了这些模型的技术原理、实际应用以及高性能计算（HPC）技术的使用，如并行计算和内存优化。 同时，《实战AI大模型》还提供了实践案例，详细介绍了如何使用Colossal AI训练各种模型。无论是人工智能初学者还是经验丰富的实践者，都能从本书学到实用的知识和技能，从而在迅速发展的AI领域中找到适合自己的方向。

【本书原版在 Amazon 获 4.1 星评，使用 BERT 建立和训练最先进自然语言处理模型的优秀实用书籍】 本书用简单的文字清晰阐释 BERT 背后的复杂原理，让你轻松上手 NLP 领域的里程碑式模型。本书内含 200+ 张示意图，示例涵盖文本分类、文本摘要、问答等 常见任务。 【内容简介】 本书聚焦谷歌公司开发的 BERT 自然语言处理模型，由浅入深地介绍了 BERT 的工作原理、BERT 的各种变体及其应用。本书呈现了大量示意图、代码和实例，详细解析了如何训练 BERT 模型、如何使用 BERT 模型执行自然语言推理任务、文本摘要任务、问答任务、命名实体识别任务等各种下游 任务，以及如何将 BERT 模型应用于多种语言。通读本书后，读者不仅能够全面了解有关 BERT 的各种概念、术语和原理，还能够使用 BERT 模型及其变体执行各种自然语言处...(展开全部)

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人工智能是人类探索未来的重要领域之一，以ChatGPT为代表的大模型应用一经推出在短短几个月时间内火爆全球。大模型代表了自然语言处理领域的一项伟大成就，它的诞生和发展正引领着我们走向全新的创作时代。 本书共9章，深入探讨了大模型的工作原理和使用方法——提示工程，并研究了提示工程在电子商务、创意营销、内容创作、办公和编程等场景中的应用，以及如何赋能软件生态的发展等。 本书旨在帮助读者了解提示工程的应用场景和实践案例。无论您是技术领域的专业人士，还是对新兴技术充满好奇心的读者，我们都希望本书能激发您的思考，并为您展示一个崭新的创作世界。