内容简介 本书是一本深度探讨大模型在低算力环境下实现迁移与微调的实践指南，并深入讲解了大模型的部署与优化策略。书中结合多个垂直领域的应用场景，从理论到技术实现，全程详尽讲解了如何应对大模型在行业落地中的技术挑战，帮助读者逐步掌握大模型的迁移与微调核心技术。 通过阅读本书，你将能够： （1）全面理解垂直领域迁移方式与技术选型 深入了解开源大模型向垂直领域迁移的核心方式，包括提示工程、检索增强生成、参数高效微调与全参数微调等技术路径，并灵活应对低算力场景下的迁移技术挑战。 （2）快速获取高质量领域数据的低成本方案 学习通过指令自举、无监督标注、自我策展等方法构建高质量数据集，同时掌握数据清洗、去重和质量过滤等关键技术，显著降低数据获取成本。 （3） 掌握低算力环境下的训练与推理优化技术 全面掌握低算力训练与微调方法（如LoRA和QLoRA），并结合推理优化技术（如量化、剪枝和模型编译），高效实现低成本的大模型训练与推理。 （4）精通大模型的生产环境部署与优化 系统学习生产环境中大模型的部署方案，涵盖服务器推理加速、分布式集群架构和多平台适配技术，确保模型在实际应用中的高效、安全运行。 无论你是大模型开发者、人工智能研究人员，还是对垂直领域AI应用感兴趣的行业专家，本书都将带你深入大模型的核心领域，提供从构建、优化到部署的全流程指导，助你掌握这一前沿技术的实践精髓。