Foundation Model Engineering : Master Data Preparation, Model Training, Fine-Tuning, Evaluation, and Scalable Deployment
Idioma: inglés
Editorial: Independently Published Jul 2026, 2026
- Tapa blanda
- Nuevo
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N° de ref. del artículo 9798187635870
- Título
- Foundation Model Engineering : Master Data Preparation, Model Training, Fine-Tuning, Evaluation, and Scalable Deployment
- Autor
- Nicholas Whitmore
- Editorial
- Independently Published Jul 2026
- Año de publicación
- 2026
- Estado
- Neu
- Encuadernación
- Taschenbuch
- Idioma
- inglés
- ISBN 13
- 9798187635870
- Peso del artículo
- 405 gramos
- Dimensiones
- 254x178x12 mm
Whether you're building large language models, training domain-specific AI, fine-tuning open-source models, or deploying production-ready inference systems, Foundation Model Engineering provides the practical knowledge needed to move beyond theory and into real-world implementation.
Unlike books that focus only on machine learning concepts or isolated model architectures, this book follows the complete engineering lifecycle of modern foundation models—from collecting and curating massive datasets to training, fine-tuning, evaluating, optimizing, and deploying models that can reliably serve millions of users.
Inside, you'll learn how modern foundation models are actually built and maintained in production environments. You'll discover how to engineer scalable data pipelines, clean and deduplicate web-scale datasets, train efficient tokenizers, understand transformer architectures, perform domain adaptation, implement parameter-efficient fine-tuning techniques such as LoRA, align models for instruction following, evaluate real-world performance, optimize inference with quantization and caching, and design reliable AI systems that balance capability, latency, and cost.
Rather than overwhelming you with abstract research or mathematical proofs, this book emphasizes engineering decisions, practical trade-offs, production workflows, and proven implementation strategies used throughout today's AI industry. Every major concept is supported with clear explanations, practical examples, and production-oriented Python code designed to help you build intuition while developing real engineering skills.
What You'll Learn- Understand the evolution from traditional machine learning to foundation models.
- Master transformer architecture from an engineering perspective.
- Build high-quality datasets for large-scale model pretraining.
- Clean, filter, deduplicate, and tokenize massive text corpora.
- Design scalable data pipelines for distributed training.
- Understand foundation model pretraining and domain adaptation.
- Implement parameter-efficient fine-tuning with LoRA and modern PEFT methods.
- Apply instruction tuning, alignment, and preference optimization.
- Evaluate foundation models using practical benchmarking techniques.
- Optimize inference with quantization, batching, KV cache, and efficient serving.
- Deploy, monitor, and scale foundation models in production environments.
- Machine Learning Engineers transitioning into foundation model development.
- AI Engineers building LLM-powered products and services.
- Data Scientists seeking a deeper understanding of modern language models.
- Software Engineers moving into Generative AI.
- MLOps Engineers responsible for deploying and scaling AI systems.
- Researchers looking for a practical engineering perspective.
- Graduate students and advanced learners preparing for careers in Artificial Intelligence.
Whether you're working with open-source models such as Llama, Mistral, Qwen, DeepSeek, Gemma, or other transformer-based architectures, the engineering principles presented in this book will help you build AI systems that are efficient, scalable, reliable, and ready for production.
Foundation models have fundamentally changed artificial intelligence. Success is no longer determined by understanding only the model itself—it depends on mastering the complete engineering ecosystem surrounding it.
If you're ready to move beyond using foundation models and start engineering them, this book will become an essential resource you'll return to throughout your AI career.
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Handelsregisternummer HRB 200691
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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
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