大模型工程化经典著作《机器学习工程实战》免费pdf分享

本书介绍

    本书是一个汇集了方法论、工具和分步指南的宝库，专为那些致力于训练大型语言模型（LLM）和多模态模型（VLM）及其推理的工程师和操作人员设计。它包含了丰富的脚本和即用命令，帮助你迅速解决问题。这个集合是我在训练LLM和VLM过程中不断积累的经验总结，包括2022年的开源BLOOM-176B模型、2023年的IDEFICS-80B多模态模型，以及2024年在Contextual.AI训练的RAG模型。我整理这些资料主要是为了方便自己快速查找以往有效的解决方案，同时我也乐于与更广泛的机器学习界分享这些宝贵的笔记。

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    这个资料库的目录如下：

    第一部分 洞察：揭示了人工智能战场工程的关键知识，助你取得成功。

    第二部分 硬件：详细介绍了计算资源，包括加速器、CPU和内存，以及存储解决方案和网络配置。

    第三部分 编排：探讨了SLURM作为主要的编排工具。

    第四部分 训练：提供了模型训练的详细指南。

    第五部分 推理：分享了模型推理的深刻见解。

    第六部分 开发：包括了调试和故障排除的技巧，以及测试的最佳实践。

    第七部分 杂项：提供了LLM/VLM的资源和编年史。

    这个资料库是机器学习领域的宝贵财富，无论是对于初学者还是资深研究者，都能在这里找到有价值的信息和工具。