Fine-Tuning Large Language Models : From Custom Datasets to High-Performance AI Models Using Modern Toolchains
Lingua: inglese
Editore: Amazon Digital Services LLC - Kdp Jun 2026, 2026
- Brossura
- Nuovo
Da: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, GermaniaAHA-BUCH GmbH
Venditore AbeBooks dal 14 agosto 2006
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Neuware - Are your prompts not cutting it anymore Fine-tuning is the next level. This hands-on guide takes you from zero to deploying your owncustom-trained large language model using real code, modern tools, >Whether you want to build a medical assistant, legal document analyzer, coding AI, or customer support bot, this book gives you the exact>What you'll learn: - How fine-tuning differs from prompt engineering and RAG and when to use each- LoRA and QLoRA: fine-tune powerful models on a single GPU- How to collect, clean, and format high-quality instruction datasets- Supervised Fine-Tuning (SFT), RLHF, and Direct Preference Optimization- Advanced techniques: mixed precision, gradient checkpointing, multi-GPU training- How to evaluate, quantize, and deploy your model to production- Safety, bias mitigation, and responsible AI practices- 14 chapters of step-by-step projects including a chatbot, >This is not a theory book. Every chapter includes working Python codeusing Hugging Face Transformers, PEFT, TRL, and modern open-source>By the end, you won't just understand fine-tuning you'll have built>Perfect for: ML engineers, Python developers, data scientists, andanyone ready to move beyond ChatGPT and take control of their AI stack.…
Codice articolo 9798182313315
- Titolo
- Fine-Tuning Large Language Models : From Custom Datasets to High-Performance AI Models Using Modern Toolchains
- Autore
- Arthur Weber
- Editore
- Amazon Digital Services LLC - Kdp Jun 2026
- Anno di pubblicazione
- 2026
- Condizione
- Neu
- Rilegatura
- Taschenbuch
- Lingua
- inglese
- ISBN 13
- 9798182313315
- Peso dell'articolo
- 398 grammi
- Dimensioni
- 228x151x16 mm
This hands-on guide takes you from zero to deploying your own
custom-trained large language model using real code, modern tools,
and production-ready techniques used by AI engineers today.
Whether you want to build a medical assistant, legal document analyzer,
coding AI, or customer support bot, this book gives you the exact
pipeline to make it happen.
What you'll learn:
- How fine-tuning differs from prompt engineering and RAG and when
to use each
- LoRA and QLoRA: fine-tune powerful models on a single GPU
- How to collect, clean, and format high-quality instruction datasets
- Supervised Fine-Tuning (SFT), RLHF, and Direct Preference Optimization
- Advanced techniques: mixed precision, gradient checkpointing,
multi-GPU training
- How to evaluate, quantize, and deploy your model to production
- Safety, bias mitigation, and responsible AI practices
- 14 chapters of step-by-step projects including a chatbot,
evaluation dashboard, and automated training pipeline
This is not a theory book. Every chapter includes working Python code
using Hugging Face Transformers, PEFT, TRL, and modern open-source
models like Llama and Mistral.
By the end, you won't just understand fine-tuning you'll have built
and shipped a model of your own.
Perfect for: ML engineers, Python developers, data scientists, and
anyone ready to move beyond ChatGPT and take control of their AI stack.
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