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FINE-TUNING AND MODEL OPTIMIZATION
Techniques for adapting foundation models: LoRA, quantization, and efficient training on custom datasets.
Por IMAD MURATSPAHIC
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Sinopsis
A practical guide to adapting foundation models without large budgets. Covers when to fine-tune versus prompt, dataset curation, full fine-tuning, PEFT, LoRA and QLoRA, quantization (NF4, GPTQ, AWQ, GGUF), distillation, instruction tuning, evaluation, serving with vLLM, MLOps, and domain case studies. Fourteen chapters with real Python code and the failure modes that quietly destroy fine-tuning projects.
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Ficha Técnica
Editorial: Muratspahic Imad
ISBN: 9783168476146
Idioma: Inglés
Fecha de lanzamiento: 19/09/2026
Especificaciones del producto
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