# Hands on training of large models

**Repository Path**: knifecms/hands-LLM

## Basic Information

- **Project Name**: Hands on training of large models
- **Description**: 《动手训练大模型基础（Python语言实现）》书籍源码
- **Primary Language**: Unknown
- **License**: Not specified
- **Default Branch**: master
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 1
- **Forks**: 1
- **Created**: 2025-06-07
- **Last Updated**: 2025-09-16

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: None

## README

# 人工智能大模型：动手训练大模型基础（Python语言实现）

本书内容分为六个部分16章，第一部分是大模型与Python基础，第二部分是大模型训练与加速，第三部分是大模型架构的深度解析，第四部分是大模型的训练与优化，第五部分是大模型高级应用案例，第六部分则是伦理影响及案例研究。旨在为读者构建一个从基础到高级、从理论到实践的完整学习路径。以下是本书各部分的简要内容概览：
## 第一部分：大模型与Python基础
本部分作为全书的起点，首先介绍了大模型的基本概念、发展历程及其在人工智能领域的重要性。随后，详细讲解了Python编程基础，包括语法规则、数据结构、函数定义与调用等，为后续使用Python进行大模型训练奠定坚实的基础。
## 第二部分：大模型训练与加速
在这一部分，读者将深入了解大模型的训练流程，包括数据预处理、模型构建、训练与验证等关键环节。同时，本书还探讨了如何利用现代计算资源和加速技术（如GPU、TPU等）来加快大模型的训练速度，提高训练效率。
## 第三部分：大模型架构的深度解析
本部分深入剖析了大模型的内部架构，包括网络层设计、参数初始化、激活函数选择等关键要素。通过对比分析不同大模型架构的优缺点，帮助读者理解大模型性能背后的技术原理，为后续模型优化与应用提供理论支持。
## 第四部分：大模型的训练与优化
在这一部分，读者将学习到大模型训练过程中的优化策略，如学习率调整、批量大小选择、正则化方法等。此外，本书还介绍了模型评估与调参技巧，帮助读者提升模型性能，实现更精准的大模型训练。
## 第五部分：大模型高级应用案例
本部分通过多个高级应用案例，展示了大模型在自然语言处理、计算机视觉、推荐系统等领域的实际应用。这些案例不仅涵盖了最新的技术成果，还提供了详细的代码实现和结果分析，帮助读者将理论知识转化为实践能力。
## 第六部分：伦理影响及案例研究
在探讨大模型技术的同时，本书也不忘关注其带来的伦理和社会影响。本部分将讨论大模型应用中的隐私保护、算法偏见、责任归属等伦理问题，并通过案例研究分析这些问题在实际应用中的表现和解决方案。

总之，本书内容丰富、结构清晰，旨在为读者提供一套全面、系统的大模型训练指南。无论你是初学者还是有一定经验的开发者，本书都将是你学习大模型技术的得力助手。