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对于Python程序员来说,仅仅知道如何写代码是不够的,还要能够充分利用关键代码的处理能力。本书将讨论如何对Python代码进行性能分析,找出性能瓶颈,并通过不同的性能优化技术消除瓶颈。本书从基本的概念开始,循序渐进地介绍的优化主题。首先介绍了Python的主流性能分析器,以及用于帮助理解性能分析结果的可视化工具。然后介绍了通用的性能优化方法和专门针对Python的性能优化方法,带你浏览该语言的主要结构,让你只需做一点改变,即可迅速改善代码的性能。介绍了一些专门用于数据处理的程序库,教你如何正确地使用它们以获得杰出性能。如果你是一名Python开发者,想优化Python代码的性能,或是想进一步提升编程能力,那么本书非常适合你阅读。通过阅读本书,你将能够:掌握逐步优化代码的方法,学会使用不同的性能分析工具理解性能分析器的概
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Python预训练视觉和大语言模型 DeepSeek工作原理 大模型数据集构建、预训练、微调、评估和部署的一站式解决方案。Amazon SageMaker 首席工程师作序推荐。
基础模型永久改变了机器学习。从BERT到ChatGPT,从CLIP到Stable Diffusion,当数十亿个参数、大数据集与成百上千个GPU相结合时,结果刷新了纪录。《Python预训练视觉和大语言模型》呈现的真知灼见和示例代码将帮你在AWS和Amazon SageMaker上从头开始预训练和优化基础模型,并将它们应用到整个组织的数百个用例中。 《Python预训练视觉和大语言模型》由经验丰富的AWS和机器学习专家Emily Webber撰写,涵盖的内容十分广泛,包括构思项目,准备数据集,训练、评估和部署大型语言、视觉及多模态模型。本书循序渐进地讲述基本概念并列举实例,指导你预训练和准备数据集及模型,配置环境,并训练、微调、评估、部署和优化基础模型。 学习本书后,你将能按照缩放法则在多个GPU上分布模型和数据集,消除偏差,实现高吞吐量以及构建部署管道。最后,你将完全有能力开发个人
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