Fine-Tuning Open Models Without Regret : Practical LoRA, QLoRA, and preference tuning for Llama, Qwen, and Mistral models
Idioma: inglés
Editorial: Amazon Digital Services LLC - Kdp Jul 2026, 2026
- Tapa blanda
- Nuevo
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Neuware - Stop Burning GPU Hours on Fine-Tuning You Don't NeedMost AI teams fine-tune their open-weight Large Language Models (LLMs) when they shouldn't-and they regret it by month three. Fine-Tuning Open Models Without Regret is your opinionated, production-tested roadmap to making the right architectural decisions and executing them with surgical precision.Written for ML engineers, AI architects, and data scientists shipping systems in 2026, this book cuts through the hype to deliver hard numbers, real-world recipes, and honest cost-quality accounting. You will master the transition from foundation models to specialized, high-performing domain experts.What You Will Master Inside: - The Five-Question Framework: Filter out unnecessary fine-tuning projects before spending a single dollar on GPUs.- State-of-the-Art Architecture: Build and deploy with Llama 4, Qwen 3, Mistral, and DeepSeek families.- Data Engineering: High-leverage curation, deduplication, and synthetic preference data generation.- Parameter-Efficient Training: Production-grade LoRA and QLoRA recipes with stable hyperparameters.- Alignment & Preference Tuning: Implement DPO, IPO, KTO, and ORPO to eliminate reward hacking.- Deployment & Operations: Run high-throughput setups using vLLM, multi-LoRA serving, and quantization.Every recipe in this guide has been run in real-world production environments, and every cost estimate has been cross-checked against actual enterprise cloud bills. Spanning twelve practical chapters, this book is designed to be an indispensable reference on your desk.…
N° de ref. del artículo 9798189081163
- Título
- Fine-Tuning Open Models Without Regret : Practical LoRA, QLoRA, and preference tuning for Llama, Qwen, and Mistral models
- Autor
- Chatvariety Team
- Editorial
- Amazon Digital Services LLC - Kdp Jul 2026
- Año de publicación
- 2026
- Estado
- Neu
- Encuadernación
- Taschenbuch
- Idioma
- inglés
- ISBN 13
- 9798189081163
- Peso del artículo
- 122 gramos
- Dimensiones
- 229x152x4 mm
- Serie
- Libro 7 de 12: Applied LLM Engineering Series
Most AI teams fine-tune their open-weight Large Language Models (LLMs) when they shouldn't—and they regret it by month three. Fine-Tuning Open Models Without Regret is your opinionated, production-tested roadmap to making the right architectural decisions and executing them with surgical precision.
Written for ML engineers, AI architects, and data scientists shipping systems in 2026, this book cuts through the hype to deliver hard numbers, real-world recipes, and honest cost-quality accounting. You will master the transition from foundation models to specialized, high-performing domain experts.
What You Will Master Inside:- The Five-Question Framework: Filter out unnecessary fine-tuning projects before spending a single dollar on GPUs.
- State-of-the-Art Architecture: Build and deploy with Llama 4, Qwen 3, Mistral, and DeepSeek families.
- Data Engineering: High-leverage curation, deduplication, and synthetic preference data generation.
- Parameter-Efficient Training: Production-grade LoRA and QLoRA recipes with stable hyperparameters.
- Alignment & Preference Tuning: Implement DPO, IPO, KTO, and ORPO to eliminate reward hacking.
- Deployment & Operations: Run high-throughput setups using vLLM, multi-LoRA serving, and quantization.
Every recipe in this guide has been run in real-world production environments, and every cost estimate has been cross-checked against actual enterprise cloud bills. Spanning twelve practical chapters, this book is designed to be an indispensable reference on your desk.
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Handelsregisternummer HRB 200691
Resolución alternativa de conflictos:
La Comisión Europea proporciona una plataforma para la resolución extrajudicial de litigios en línea (plataforma ODR), a la que se puede acceder en https://ec.europa.eu/odr.
Somos miembros de la iniciativa "FairCommerce" desde el 25.05.2018.
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.
Excepciones al derecho de desistimiento
El derecho de desistimiento no se aplica a lo siguiente:
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