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"《大模型輕量化:模型壓縮與訓(xùn)練加速》圍繞大模型輕量化這一主題，系統(tǒng)地闡述大模型輕量化的基本理論與實(shí)現(xiàn)方法，旨在提升模型的部署效率和計(jì)算性能。全書分為3部分，共10章。第1部分（第1～5章），介紹大模型的背景與面臨的問題，以及Transformer和MoE架構(gòu)的基本原理；重點(diǎn)講解模型壓縮、訓(xùn)練加速和推理優(yōu)化等核心技術(shù)，包括量化、蒸餾和剪枝等，并通過(guò)實(shí)際案例驗(yàn)證其效果。第2部分（第6、7章），重點(diǎn)介紹端側(cè)學(xué)習(xí)與計(jì)算引擎優(yōu)化策略，尤其是動(dòng)態(tài)Batch和異構(gòu)執(zhí)行的工程實(shí)現(xiàn)。第3部分（第8～10章），針對(duì)高性能算子庫(kù)與手工算子開發(fā)，分別以cuDNN、NEON、CUDA等為代表，揭示算子優(yōu)化的細(xì)節(jié)，最后，以國(guó)產(chǎn)開源模型DeepSeek-V3為例，展現(xiàn)從訓(xùn)練到推理的綜合優(yōu)化方案。
《大模型輕量化:模型壓縮與訓(xùn)練加速》提供全面實(shí)用的輕量化方法論，結(jié)合豐富代碼示例與實(shí)踐案例，適合從事大模型開發(fā)與優(yōu)化的工程師，也為研究人員提供深入探討的素材與視角，助力解決大模型訓(xùn)練與推理中的實(shí)際問題。"