1、封面介绍

2、出版时间

2025年5月

3、内容介绍

《大模型核心技术与开发实践：基于Transformer、PyTorch及Hugging Face》系统地介绍大语言模型（LLM）的理论基础、实现方法及在多种场景中的应用实践。共分为12章，第1~3章介绍Transformer模型的基本架构与核心概念，包括编解码器的结构、自注意力机制、多头注意力的设计和工作原理；第4~6章结合实际案例，讲解如何利用PyTorch和Hugging Face库构建、训练和微调LLM；第7~9章介绍生成模型的推理和优化技术，包括量化、剪枝、多GPU并行处理、混合精度训练等，以提高模型在大规模数据集上的训练和推理效率；第10、11章通过实例讲解Transformer在实际NLP任务中的应用以及模型可解释性技术；第12章通过一个企业级文本分析平台项目的搭建，介绍从数据预处理、文本生成、高级分析到容器化与云端部署的完整流程，并提供了代码示例、模块化测试和性能评估方法，帮助读者实际构建满足企业需求的智能应用系统。

《大模型核心技术与开发实践：基于Transformer、PyTorch及Hugging Face》覆盖了当前广泛关注的LLM技术热点，并提供了丰富的实例代码，适合大模型开发人员、大模型应用工程师、算法工程师以及计算机专业的学生，亦可作为高校人工智能课程的相关教学用书。

4、推荐理由

《大模型核心技术与开发实践：基于Transformer、PyTorch与Hugging Face》一书以Transformer模型为核心，系统讲解其架构设计与实现原理，并结合PyTorch和Hugging Face库深入剖析大模型开发全流程。全书内容由浅入深，讲解通俗易懂，涵盖理论知识与应用实践，共12章，具体介绍如下：

第1-3章 从Transformer编码器-解码器结构、自注意力机制等核心原理入手，配合PyTorch代码示例，帮助读者夯实模型搭建基础；

第4-6章 聚焦预训练模型的加载、微调与迁移学习，结合NLP任务的数据预处理、分词技术等实战环节，为模型优化提供方法论；

第7-9章 覆盖文本生成、模型量化、分布式训练等高级主题，通过Beam Search、Top-K采样等技术解析生成模型控制逻辑，并深入多GPU并行、混合精度训练等性能优化方案。

第11章 可解释性分析，借助SHAP、LIME等工具拆解模型决策逻辑，助力企业级应用可信度提升。

第12章 通过智能文本分析平台综合项目，串联数据预处理、模型训练、部署优化等全链路环节，强化工程实践能力。

《大模型核心技术与开发实践：基于Transformer、PyTorch及Hugging Face》注重理论与实践结合，代码示例详实，涵盖从模型调优到云端部署的完整开发周期，适合大模型开发者、算法工程师、NLP工程师及高校师生作为技术手册与实战指南。

5、作者简介

凌峰，博士，目前就职于某985高校，长期从事机器学习、人工智能、计算机视觉与大模型领域的研发与教学，在模型优化、训练加速、数据驱动算法开发等方面有深刻见解，参与并主导多项相关科研项目。

6、下载链接

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