Building LLMs with PyTorch : A step-by-step guide to building advanced AI models with PyTorch (English Edition)
Idioma: inglés
Editorial: BPB Publications, 2025
- Tapa blanda
- Nuevo
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nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - DESCRIPTION PyTorch has become the go-to framework for building cutting-edge large language models (LLMs), enabling developers to harness the power of deep learning for natural language processing. This book serves as your practical guide to navigating the intricacies of PyTorch, empowering you to create your own LLMs from the ground up. You will begin by mastering PyTorch fundamentals, including tensors, autograd, and model creation, before diving into core neural network concepts like gradients, loss functions, and backpropagation. Progressing through regression and image classification with convolutional neural networks, you will then explore advanced image processing through object detection and segmentation. The book seamlessly transitions into NLP, covering RNNs, LSTMs, and attention mechanisms, culminating in the construction of Transformer-based LLMs, including a practical mini-GPT project. You will also get a strong understanding of generative models like VAEs and GANs.By the end of this book, you will possess the technical proficiency to build, train, and deploy sophisticated LLMs using PyTorch, equipping you to contribute to the rapidly evolving landscape of AI.WHAT YOU WILL LEARN¿ Build and train PyTorch models for linear and logistic regression.¿ Configure PyTorch environments and utilize GPU acceleration with CUDA.¿ Construct CNNs for image classification and apply transfer learning techniques.¿ Master PyTorch tensors, autograd, and build fundamental neural networks.¿ Utilize SSD and YOLO for object detection and perform image segmentation.¿ Develop RNNs and LSTMs for sequence modeling and text generation.WHO THIS BOOK IS FORSoftware engineers, AI researchers, architects seeking AI insights, and professionals in finance, medical, engineering, and mathematics will find this book a comprehensive starting point, regardless of prior deep learning expertise.…
N° de ref. del artículo 9789365898255
- Título
- Building LLMs with PyTorch : A step-by-step guide to building advanced AI models with PyTorch (English Edition)
- Autor
- Anand Trivedi
- Editorial
- BPB Publications
- Año de publicación
- 2025
- Estado
- Neu
- Encuadernación
- Taschenbuch
- Idioma
- inglés
- ISBN 10
- 9365898250
- ISBN 13
- 9789365898255
- Peso del artículo
- 985 gramos
- Dimensiones
- 235x191x29 mm
Description
PyTorch has become the go-to framework for building cutting-edge large language models (LLMs), enabling developers to harness the power of deep learning for natural language processing. This book serves as your practical guide to navigating the intricacies of PyTorch, empowering you to create your own LLMs from the ground up.
You will begin by mastering PyTorch fundamentals, including tensors, autograd, and model creation, before diving into core neural network concepts like gradients, loss functions, and backpropagation. Progressing through regression and image classification with convolutional neural networks, you will then explore advanced image processing through object detection and segmentation. The book seamlessly transitions into NLP, covering RNNs, LSTMs, and attention mechanisms, culminating in the construction of Transformer-based LLMs, including a practical mini-GPT project. You will also get a strong understanding of generative models like VAEs and GANs.
By the end of this book, you will possess the technical proficiency to build, train, and deploy sophisticated LLMs using PyTorch, equipping you to contribute to the rapidly evolving landscape of AI.
What you will learn
● Build and train PyTorch models for linear and logistic regression.
● Configure PyTorch environments and utilize GPU acceleration with CUDA.
● Construct CNNs for image classification and apply transfer learning techniques.
● Master PyTorch tensors, autograd, and build fundamental neural networks.
● Utilize SSD and YOLO for object detection and perform image segmentation.
● Develop RNNs and LSTMs for sequence modeling and text generation.
● Implement attention mechanisms and build Transformer-based language models.
● Create generative models using VAEs and GANs for diverse applications.
● Build and deploy your own mini-GPT language model, applying the acquired skills.
Who this book is for
Software engineers, AI researchers, architects seeking AI insights, and professionals in finance, medical, engineering, and mathematics will find this book a comprehensive starting point, regardless of prior deep learning expertise.
Table of Contents
1. Introduction to Deep Learning
2. Nuts and Bolts of AI with PyTorch
3. Introduction to Convolution Neural Network
4. Model Building with Custom Layers and PyTorch 2.0
5. Advances in Computer Vision: Transfer Learning and Object Detection
6. Advanced Object Detection and Segmentation
7. Mastering Object Detection with Detectron2
8. Introduction to RNNs and LSTMs
9. Understanding Text Processing and Generation in Machine Learning
10. Transformers Unleashed
11. Introduction to GANs: Building Blocks of Generative Models
12. Conditional GANs, Latent Spaces, and Diffusion Models
13. PyTorch 2.0: New Features, Efficient CUDA Usage, and Accelerated Model Training
14. Building Large Language Models from Scratch
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Para obtener más información, consulte www.fair-commerce.de.
Derecho al desistimiento
Si es un consumidor, puede rescindir el contrato de acuerdo con lo siguiente. Por consumidor se entiende cualquier persona física que actúe con fines ajenos a su actividad comercial, empresarial, oficio o profesión.
Información sobre el derecho de desistimiento
Derecho legal de desistimiento
Tiene derecho a rescindir este contrato en un plazo de 14 días sin dar ningún motivo.
El periodo de desistimiento vencerá a los 14 días desde que usted, o un tercero que no sea el transportista e indicado por usted, adquiera la posesión física del último bien o del último lote o pieza.
Para ejercer el derecho de desistimiento, complete de forma electrónica y envíe una declaración clara en nuestro sitio web, desde "Mis compras" en "Mi cuenta". Le enviaremos sin demora un acuse de recibo de dicho desistimiento a través de un soporte duradero (por ejemplo, por correo electrónico).
Para cumplir con el plazo de desistimiento, basta con que envíe su comunicación relativa al ejercicio del derecho de desistimiento antes de que venza el periodo de desistimiento.
Efectos del desistimiento
Si rescinde este contrato, le reembolsaremos todos los pagos que hayamos recibido de usted, incluidos los gastos de envío (excepto los gastos adicionales que surjan si elige un tipo de envío que no sea el tipo de envío estándar más económico que ofrecemos).
Podemos hacer una deducción del reembolso por la pérdida de valor de cualquier bien suministrado, si la pérdida es el resultado de una manipulación innecesaria por su parte.
Efectuaremos el reembolso sin demoras indebidas y, a más tardar, 14 días después de que se nos informe de su decisión de rescindir este contrato.
Efectuaremos el reembolso utilizando el mismo medio de pago que utilizó para la transacción inicial, a menos que haya acordado expresamente lo contrario; en cualquier caso, no incurrirá en ningún cargo como resultado de dicho reembolso.
Podremos retener el reembolso hasta que hayamos recibido los bienes o hasta que nos haya presentado una prueba de que los ha devuelto, lo que ocurra primero.
Deberá devolver los bienes o entregarlos a AHA-BUCH GmbH, Einbeck, Germany, sin demoras indebidas y, en cualquier caso, en un plazo máximo de 14 días a partir del día en que nos comunique su desistimiento del presente contrato. El plazo se cumple si devuelve la mercancía antes de que venza el periodo de 14 días. Tendrá que asumir los gastos directos de devolución de los bienes. Usted solo es responsable de la disminución del valor de los bienes como resultado de una manipulación distinta a la necesaria para establecer la naturaleza, las características y el funcionamiento de los bienes.
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