Building Transformer Models with PyTorch 2.0 (Paperback)
Idioma: inglés
Editorial: BPB Publications, New Delhi, 2024
- Tapa blanda
- Nuevo
Librería: Grand Eagle Retail, Bensenville, IL, Estados Unidos de AmericaGrand Eagle Retail
Vendedor de AbeBooks desde el 12 de octubre de 2005
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Paperback. This book covers transformer architecture for various applications including NLP, computer vision, speech processing, and predictive modeling with tabular data. It is a valuable resource for anyone looking to harness the power of transformer architecture in their machine learning projects. The book provides a step-by-step guide to building transformer models from scratch and fine-tuning pre-trained open-source models. It explores foundational model architecture, including GPT, VIT, Whisper, TabTransformer, Stable Diffusion, and the core principles for solving various problems with transformers. The book also covers transfer learning, model training, and fine-tuning, and discusses how to utilize recent models from Hugging Face. Transformer architecture for different modalities and multimodalities. Practical guidelines to build and fine-tune transformer models. Comprehensive code samples with detailed documentation. Shipping may be from multiple locations in the US or from the UK, depending on stock availability.…
N° de ref. del artículo 9789355517494
- Título
- Building Transformer Models with PyTorch 2.0 (Paperback)
- Autor
- Prem Timsina
- Editorial
- BPB Publications, New Delhi
- Año de publicación
- 2024
- Estado
- new
- Encuadernación
- Paperback
- Idioma
- inglés
- ISBN 10
- 9355517491
- ISBN 13
- 9789355517494
Your key to transformer based NLP, vision, speech, and multimodalities
Key Features
● Transformer architecture for different modalities and multimodalities.
● Practical guidelines to build and fine-tune transformer models.
● Comprehensive code samples with detailed documentation.
Description
This book covers transformer architecture for various applications including NLP, computer vision, speech processing, and predictive modeling with tabular data. It is a valuable resource for anyone looking to harness the power of transformer architecture in their machine learning projects.
The book provides a step-by-step guide to building transformer models from scratch and fine-tuning pre-trained open-source models. It explores foundational model architecture, including GPT, VIT, Whisper, TabTransformer, Stable Diffusion, and the core principles for solving various problems with transformers. The book also covers transfer learning, model training, and fine-tuning, and discusses how to utilize recent models from Hugging Face. Additionally, the book explores advanced topics such as model benchmarking, multimodal learning, reinforcement learning, and deploying and serving transformer models.
In conclusion, this book offers a comprehensive and thorough guide to transformer models and their various applications.
What you will learn
● Understand the core architecture of various foundational models, including single and multimodalities.
● Step-by-step approach to developing transformer-based Machine Learning models.
● Utilize various open-source models to solve your business problems.
● Train and fine-tune various open-source models using PyTorch 2.0 and the Hugging Face ecosystem.
● Deploy and serve transformer models.
● Best practices and guidelines for building transformer-based models.
Who this book is for
This book caters to data scientists, Machine Learning engineers, developers, and software architects interested in the world of generative AI.
Table of Contents
1. Transformer Architecture
2. Hugging Face Ecosystem
3. Transformer Model in PyTorch
4. Transfer Learning with PyTorch and Hugging Face
5. Large Language Models: BERT, GPT-3, and BART
6. NLP Tasks with Transformers
7. CV Model Anatomy: ViT, DETR, and DeiT
8. Computer Vision Tasks with Transformers
9. Speech Processing Model Anatomy: Whisper, SpeechT5, and Wav2Vec
10. Speech Tasks with Transformers
11. Transformer Architecture for Tabular Data Processing
12. Transformers for Tabular Data Regression and Classification
13. Multimodal Transformers, Architectures and Applications
14. Explore Reinforcement Learning for Transformer
15. Model Export, Serving, and Deployment
16. Transformer Model Interpretability, and Experimental Visualization
17. PyTorch Models: Best Practices and Debugging
“Sinopsis” puede pertenecer a otra edición de este título.
Acerca del autor
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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.
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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).
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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.
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