Domain-Specific Small Language Models : Efficient AI for Local Deployment
Idioma: inglés
Editorial: Manning Publications Jun 2026, 2026
- Tapa blanda
- Nuevo

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Neuware - Bigger isn’t always better. Train and tune highly focused language models optimized for domain specific tasks.When you need a language model to respond accurately and quickly about a specific field of knowledge, the sprawling capacity of a LLM may hurt more than it helps. Domain-Specific Small Language Models teaches you to build generative AI models optimized for specific fields. In Domain-Specific Small Language Models you’ll discover: • Model sizing best practices • Open source libraries, frameworks, utilities and runtimes • Fine-tuning techniques for custom datasets • Hugging Face’s libraries for SLMs • Running SLMs on commodity hardware • Model optimization or quantization Perfect for cost- or hardware-constrained environments, Small Language Models (SLMs) train on domain specific data for high-quality results in specific tasks. In Domain-Specific Small Language Models you’ll develop SLMs that can generate everything from Python code to protein structures and antibody sequences—all on commodity hardware. About the book Domain-Specific Small Language Models teaches you how to create language models that deliver the power of LLMs for specific areas of knowledge. It provides a practical, application-focused counterpart to foundational texts like Sebastian Raschka’s Build a Large Language Model (From Scratch), showing you how to adapt large-scale concepts for efficient, specialized use. You’ll learn to minimize the computational horsepower your models require, while keeping high–quality performance times and output. You’ll appreciate the clear explanations of complex technical concepts alongside working code samples you can run and replicate on your laptop. Plus, you’ll learn to develop and deliver RAG systems and AI agents that rely solely on SLMs, and without the costs of foundation model access. About the reader For machine learning engineers familiar with Python. About the author Guglielmo Iozzia is a Director, ML/AI and Applied Mathematics at MSD. He studied Electronic and Biomedical Engineering at the University of Bologna, has an extensive background in Software and ML/AI Engineering applied to real-life use cases across different industries, such as Biotech Manufacturing, Healthcare, Cloud Operations, and Cyber Security. Get a free Elektronisches Buch (PDF or ePub) from Manning as well as access to the online liveBook format (and its AI assistant that will answer your questions in any language) when you purchase the print book.…
N° de ref. del artículo 9781633436701
- Título
- Domain-Specific Small Language Models : Efficient AI for Local Deployment
- Autor
- Guglielmo Iozzia
- Editorial
- Manning Publications Jun 2026
- Año de publicación
- 2026
- Estado
- Neu
- Encuadernación
- Taschenbuch
- Idioma
- inglés
- ISBN 10
- 1633436705
- ISBN 13
- 9781633436701
- Peso del artículo
- 694 gramos
- Dimensiones
- 232x185x24 mm
Want LLM power without the LLM price tag? Crave models that fit your data, laptop, and budget? Stop renting GPUs you cannot afford. Start building Domain-Specific Small Language Models today. Own your AI stack, end to end.
- Model sizing best practices: pick the smallest architecture that still delivers top-tier accuracy.
- Open-source toolchain: leverage Hugging Face, PEFT, and quantization libraries for zero-license freedom.
- Fine-tuning workflows: adapt existing checkpoints to niche datasets in hours, not weeks.
- Commodity hardware deployment: run chat, code, or bio models locally on a single GPU or CPU.
- Retrieval-augmented generation: fuse SLMs with RAG pipelines for grounded, up-to-date answers.
- Cost-control checklists: slash cloud spends and eliminate dependency on expensive foundation APIs.
Domain-Specific Small Language Models, by AI director Guglielmo Iozzia, is a field guide packed with runnable Python code and real-world engineering insight.
Step-by-step chapters demystify transformer architecture, quantization, and PEFT fine-tuning, then walk you through building RAG systems and autonomous agents that rely solely on SLMs. Clear diagrams, annotated notebooks, and troubleshooting tips keep learning smooth.
You will finish with reusable templates, deployment scripts, and the confidence to deliver performant language models under tight hardware and budget constraints.
Perfect for Python-savvy machine-learning engineers, data scientists, and technical leads who need domain-tuned AI now.
“Sinopsis” puede pertenecer a otra edición de este título.
Acerca del autor
Guglielmo Iozzia is Director of ML/AI and Applied Mathematics at MSD, known for turning complex theory into deployable AI solutions. With decades of cross-industry experience, Guglielmo brings pragmatic clarity and code-first rigor to every page. He distills real-world expertise into step-by-step guidance that helps engineers ship reliable, budget-friendly language models.
“Acerca de” puede pertenecer a otra edición de este título.
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Handelsregisternummer HRB 200691
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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).
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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.
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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