Fine-Tuning Large Language Models (Paperback)
Lingua: inglese
Editore: Independently Published, 2026
- Brossura
- Nuovo

Da: Grand Eagle Retail, Bensenville, IL, U.S.A.Grand Eagle Retail
Venditore AbeBooks dal 12 ottobre 2005
Condizione: Nuovo
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Paperback. 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, 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 exactpipeline 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 codeusing Hugging Face Transformers, PEFT, TRL, and modern open-sourcemodels like Llama and Mistral. By the end, you won't just understand fine-tuning you'll have builtand shipped a model of your own. Perfect for: ML engineers, Python developers, data scientists, andanyone ready to move beyond ChatGPT and take control of their AI stack. This item is printed on demand. Shipping may be from multiple locations in the US or from the UK, depending on stock availability. …
Codice articolo 9798182313315
- Titolo
- Fine-Tuning Large Language Models (Paperback)
- Autore
- Arthur Weber
- Editore
- Independently Published
- Anno di pubblicazione
- 2026
- Condizione
- new
- Rilegatura
- Paperback
- Lingua
- inglese
- ISBN 13
- 9798182313315
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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Il periodo di recesso scade dopo 14 giorni dal giorno in cui tu o una terza parte, diversa dal vettore e da te indicata, acquisisce il possesso fisico dell'ultimo bene o dell'ultimo lotto o pezzo.
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In caso di recesso dal presente contratto, ti rimborseremo tutti i pagamenti ricevuti, compresi i costi di spedizione (ad eccezione dei costi supplementari derivanti dalla tua eventuale scelta di un tipo di spedizione diverso dal tipo meno costoso di consegna standard da noi offerto).
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