Domain-Specific Small Language Models
Langue : anglais
Edité par Manning Publications, US, 2026
- Éd. originale
- Livre relié
- Neuf

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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.…
N° de réf. du vendeur LU-9781633436701
- Titre
- Domain-Specific Small Language Models
- Auteur
- Guglielmo Iozzia
- Éditeur
- Manning Publications, US
- Année de publication
- 2026
- État de l'article
- New
- Reliure
- Hardback
- Langue
- anglais
- ISBN à 10 chiffres
- 1633436705
- ISBN à 13 chiffres
- 9781633436701
- Édition
- 1st.
- Poids de l'article
- 677 grammes
- Dimensions
- 18.75 x 2.39 x 23.5 cm
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- 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.
« Synopsis » peut appartenir à une autre édition de cet ouvrage.
À propos de l’auteur
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.
« A propos de ce titre » peut appartenir à une autre édition de cet ouvrage.
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Informations concernant le droit de rétractation
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Vous avez le droit d'exercer votre droit de rétractation sur ce contrat dans les 14 jours sans donner de raison.
Le délai de rétractation expirera au bout de 14 jours à compter du jour où vous-même, ou un tiers autre que le transporteur et désigné par vous, prendrez physiquement possession de la dernière marchandise, du dernier lot ou de la dernière pièce.
Pour exercer votre droit de rétractation, remplissez électroniquement et envoyez une déclaration claire sur notre site Web, sous « Vos achats » dans « Votre compte ». Nous vous communiquerons sans délai un accusé de réception de cette rétractation sur un support durable (par exemple, par e-mail).
Pour respecter le délai de rétractation, il vous suffit d'envoyer votre message concernant l'exercice de votre droit de rétractation avant l'expiration du délai de rétractation.
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