HHWForum.hu
Filmek
TV Sorozatok Feliratos filmek Szinkronos filmek HD és Blu-ray Karácsony Online nézhető filmek Film kollekciók Mobilos filmek Rajzfilmek Dokumentum filmek Horror filmek Magyar filmek DVD ISO HUN DVD ISO ENG DVD-Rip ENG 3D filmek Zenés filmek
Zenék
Zenei Kérések Videóklippek, koncertfelvételek OST Single
Játékok
Játék Kérések
XXX
XXX Játékok XXX Magyar XXX Sorozatok, Gyűjtemények XXX Képek XXX Magazinok, képregények XXX Videók és Rövid filmek
Mobil
Mobilos filmek Mobilos programok Androidos játékok Mobil Háttérképek Csengőhangok
Programok
Windows Op. ISO ENG Windwos Op. ISO HUN Microsoft Office MacOS Program Kérések
Háttérképek
Templates Háttérképek Témák
E-könyvek
E-könyv Kérések Külföldi könyvek Hangoskönyvek Külföldi magazinok Gyerek hangoskönyvek Gyerekdalok
Mai Friss
Belépés   Regisztráció
Belépés
Felhasználónév
Jelszó: Elfelejtett jelszó?
 


Keresés
A fő kategória kiválasztásával az alfórumokban is keres.
Saját feltöltéseim
HHWForum.hu Letöltések E-könyvek Külföldi könyvek A Hands On Guide To Fine Tuning Large Language Models With PyTorch And Hugging Face (Daniel Voigt Godoy)

  • 0 szavazat - átlag 0
  • 1
  • 2
  • 3
  • 4
  • 5
Rétegzési módok
A Hands On Guide To Fine Tuning Large Language Models With PyTorch And Hugging Face (Daniel Voigt Godoy)
Nem elérhető Farid-Khan
Uploader
******
Üzenetek: 71,366
Témák: 74,592
Thanks Received: 0 in 0 posts
Thanks Given: 0
Csatlakozott: Jun 2023
Értékelés: 0
#1
2026-03-16. 05:57
[Kép: ME1BC4ZR_o.jpg]

English | 2025 | ASIN: B0DV3Y1GMP | 300 Pages | PDF | 11.6 MB

Idézet:A practical guide to fine-tuning Large Language Models (LLMs), offering both a high-level overview and detailed instructions on how to train these models for specific tasks.

Are you ready to fine-tune your own LLMs?
This book is a practical guide to fine-tuning Large Language Models (LLMs), combining high-level concepts with step-by-step instructions to train these powerful models for your specific use cases.

Who Is This Book For?
This is an intermediate-level resource-positioned between building a large language model from scratch and deploying an LLM in production-designed for practitioners with some prior experience in deep learning.

If terms like Transformers, attention mechanisms, Adam optimizer, tokens, embeddings, or GPUs sound familiar, you're in the right place. Familiarity with Hugging Face and PyTorch is assumed. If you're new to these concepts, consider starting with a beginner-friendly introduction to deep learning with PyTorch before diving in.

What You'll Learn
Load quantized models using BitsAndBytes.
Configure Low-Rank Adapters (LoRA) using Hugging Face's PEFT.
Format datasets effectively using chat templates and formatting functions.
Fine-tune LLMs on consumer-grade GPUs using techniques such as gradient checkpointing and accumulation.
Deploy LLMs locally in the GGUF format using Llama.cpp and Ollama.
Troubleshoot common error messages and exceptions to keep your fine-tuning process on track.
This book doesn't just skim the surface; it zooms in on the critical adjustments and configuration-those all-important "knobs"-that make or break the fine-tuning process.

By the end, you'll have the skills and confidence to fine-tune LLMs for your own real-world applications. Whether you're looking to enhance existing models or tailor them to niche tasks, this book is your essential companion.

Contents of Download:
Idézet:? finetuning.pdf (Daniel Voigt Godoy) (11.58 MB)

⋆?- - - - -☽───⛧ ⤝❖⤞ ⛧───☾ - - - -?⋆

⭐️ A Hands On Guide To Fine Tuning Large Language Models With PyTorch And Hugging Face ✅ (12.58 MB)
NitroFlare Link(s) (Premium Link)
Idézet:A kódrészlet megtekintéséhez be kell jelentkezned, vagy nincs jogosultságod a tartalom megtekintéséhez.
RapidGator Link(s)
Idézet:A kódrészlet megtekintéséhez be kell jelentkezned, vagy nincs jogosultságod a tartalom megtekintéséhez.

  •
A szerző üzeneteinek keresése
Válaszol


Hasonló témák...
Téma: Szerző Válaszok: Megtekintések: Utolsó üzenet
  Building Ai-Powered Business Models: Strategy To Scale oaxino 0 12 Tegnap. 12:29
Utolsó üzenet: oaxino
  Those Who Walked Before Fossil Footprints At White Sands (Matthew Bennett, David F. Bustos, Daniel Odess) Farid-Khan 0 38 2026-03-21. 18:11
Utolsó üzenet: Farid-Khan
  Cook D Interactively Exploring High Dimensional Data And Models In R (2026) (Dianne Cook;Ursula Laa;) Farid-Khan 0 31 2026-03-18. 23:52
Utolsó üzenet: Farid-Khan
  A Practical Guide To Reinforcement Learning From Human Feedback Using Human Signals To Align AI Models (Sandip Kulkarni; Farid-Khan 0 41 2026-03-18. 23:48
Utolsó üzenet: Farid-Khan
  Hands On Machine Learning With Scikit Learn And PyTorch TrueRetail EPUB (Aurélien Géron) Farid-Khan 0 29 2026-03-18. 22:50
Utolsó üzenet: Farid-Khan
  How To Build And Fine Tune A Small Language Model A Step By Step Guide For Beginners Researchers And Non Programmers (J. Farid-Khan 0 33 2026-03-18. 22:44
Utolsó üzenet: Farid-Khan
  Interactively Exploring High Dimensional Data And Models In R (Dianne Cook;Ursula Laa;) Farid-Khan 0 31 2026-03-18. 22:37
Utolsó üzenet: Farid-Khan
  LLM Assisted Software Design A Pattern Language For New Practices (LLM-Assisted Software Design, a Pattern Language of N Farid-Khan 0 27 2026-03-18. 21:45
Utolsó üzenet: Farid-Khan
  Operating System Basics And Practice A Hands On Approach (2026) (Jiasheng Hao & Yindong Xiao & Wenjian Zhou & Peicheng W Farid-Khan 0 45 2026-03-16. 12:09
Utolsó üzenet: Farid-Khan
  Ultimate Python Polars For Data Analytics Transform Your Large Scale Data Into High Performance Analytics With Python Po Farid-Khan 0 34 2026-03-16. 11:32
Utolsó üzenet: Farid-Khan

Digg   Delicious   Reddit   Facebook   Twitter   StumbleUpon  


Jelenlevő felhasználók ebben a témában:
1 Vendég

  •  
  • Vissza a lap tetejére  
  •  Kapcsolat
Design © 2026 Orpheus
MyBB, © 2002-2026 MyBB Group.
Jogi nyilatkozat A fórum szerverén nem található meg a tényleges tartalom, szerzői jog és egyéb jog által védett adatokat, tartalmat nem tárol, csak más weboldalakon elhelyezett tartalomra mutató linkek láthatók. A fórumon előzetes moderáció nélkül bárki hozzászólhat, ezért a fórum tulaja, adminisztrátorai, moderátorai nem vállalnak felelősséget az oldalon elhelyezett anyagok jogszerűségét illetően. A személyiségi valamint szerzői és szomszédos jogokat sértő hozzászólásokat megalapozott indokú kérésre eltávolítjuk az oldalról. admin[kukac]hhwforum.hu
Lineáris
Rétegezett
Megtekintés nyomtatható verzióban
Feliratkozás a témára
Szavazás hozzáadása ehhez a témához
Send thread to a friend