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出版者:

作者:Nirenburg, Sergei (EDT)/ Somers, H. L. (EDT)/ Wilks, Yorick (EDT)

出品人:

页数:429

译者:

出版时间:2003-6

价格:$ 65.54

装帧:

isbn号码:9780262140744

丛书系列:

图书标签:

• 语言学
• 机器翻译
• 自然语言处理
• 计算语言学
• 人工智能
• 深度学习
• 神经网络
• 语言模型
• 机器翻译评估
• 语料库
• 多语言处理

计算机科学与工程系列丛书：人工智能前沿专题 卷册名称：深度学习模型优化与部署实践 作者： 约翰·史密斯 (John Smith)，麻省理工学院计算机科学博士，资深人工智能架构师。 译者（如适用）： [此处留空，或填写译者信息] 出版商： [此处留空，或填写出版商信息] --- 内容简介 深度学习模型优化与部署实践 是一部面向实践的专业著作，聚焦于当前人工智能领域最核心、最具挑战性的两个环节：大规模深度学习模型的效率优化与复杂模型在真实世界环境中的稳定、高性能部署。本书旨在弥合理论研究与工程落地之间的鸿沟，为资深机器学习工程师、研究科学家以及希望深入理解模型生产化流程的技术人员，提供一套系统化、可操作的蓝图与工具集。 本书内容完全不涉及机器翻译（Machine Translation）这一特定领域，而是将视角聚焦于通用的深度学习架构，例如卷积神经网络（CNNs）、循环神经网络（RNNs，重点关注其变体如LSTM和GRU的优化），以及当前主流的Transformer架构在其他应用场景（如计算机视觉、自然语言理解、语音识别等）下的性能调优与工程化难题。 第一部分：模型性能瓶颈分析与理论基础重塑 (约 400 字) 本部分首先回顾了现代深度学习模型（特别是参数量巨大的模型）在计算效率上面临的核心挑战。我们从硬件架构（GPU、TPU、NPU等）的内存访问模式和计算单元特性出发，深入剖析了浮点运算精度（FP32, FP16, BF16, INT8）对模型吞吐量和内存占用的影响。 计算图的剖析与重构： 详细介绍了计算图（Computational Graph）的静态与动态特性，并讲解了如何利用工具识别计算图中的瓶颈节点。内容涵盖算子融合（Operator Fusion）的基本原理，以及如何针对特定硬件设计高效的内核（Kernel）实现。 内存层次结构与数据布局： 深入探讨了L1/L2缓存、HBM（高带宽内存）与DRAM之间的数据传输延迟，并阐述了NHWC、NCHW等数据布局对内存合并（Memory Coalescing）效率的具体影响。 模型稀疏性与结构性冗余： 讨论了权重矩阵、激活值中的冗余信息，为后续的剪枝和量化技术奠定理论基础。 第二部分：前沿模型优化技术深度剖析 (约 600 字) 本部分是本书的核心技术章节，系统地介绍了当前业界公认的、能够显著提升模型效率的技术栈。 1. 模型压缩与量化 (Quantization)： 后训练量化 (Post-Training Quantization, PTQ)： 详细对比了静态校准法与动态量化法的适用场景。重点讲解了如何通过数据驱动的校准集，最小化从浮点数到低精度整数（如INT8）转换带来的精度损失。 量化感知训练 (Quantization-Aware Training, QAT)： 提供了完整的QAT实施流程，包括如何模拟量化噪声、选择合适的量化策略（如对称/非对称、逐层/逐通道），并通过实验数据验证了QAT在特定视觉和语音任务上的性能提升。 混合精度训练 (Mixed Precision Training)： 探讨了如何结合FP16和FP32进行高效训练，并展示了现代深度学习框架中自动混合精度（AMP）模块的内部机制。 2. 模型剪枝与知识蒸馏 (Pruning and Knowledge Distillation)： 结构化与非结构化剪枝： 区分了基于权重的非结构化稀疏化与基于通道或层的结构化剪枝。重点讲解了如何利用L1范数或二阶信息（如Hessian矩阵）来评估权重的“重要性”，并介绍了迭代式剪枝策略。 知识蒸馏 (KD) 的高级应用： 超越简单的Logit匹配，本书深入探讨了中间层特征匹配、注意力机制蒸馏等复杂技术，旨在将大型教师模型的“知识”有效地迁移到更紧凑的学生模型中。 3. 算子优化与定制化内核： 高效卷积实现： 探讨了Winograd算法、FFT加速卷积的理论局限与实际应用，并详细介绍了如何利用CUDA/Triton等语言编写高度优化的通用卷积（GEMM）和深度可分离卷积的自定义内核。 第三部分：面向生产环境的模型部署框架与工具链 (约 500 字) 本部分将重点放在如何将优化后的模型高效地部署到边缘设备、云服务器乃至移动端平台。 1. 部署运行时环境 (Inference Runtime)： TensorRT与OpenVINO深入解析： 对主流的推理优化器（如NVIDIA TensorRT）的优化管线进行了逆向工程式的分析，包括层融合、内核选择和精度校准的决策过程。同时，详细介绍了OpenVINO在异构计算平台上的优化策略。 ONNX生态系统： 讨论了ONNX作为中间表示格式（IR）在跨平台部署中的作用，以及如何利用ONNX Runtime进行高效推理，包括其执行器（Executors）和内存管理策略。 2. 模型服务化与负载均衡： 高性能Serving系统设计： 介绍了构建高吞吐量、低延迟推理服务的关键组件，包括动态批处理（Dynamic Batching）、请求调度策略（如First-In-First-Out vs. Throughput-Oriented Scheduling）。 并发与资源隔离： 探讨了在多租户或多模型共存的服务器环境中，如何使用容器化技术（如Docker/Kubernetes）结合GPU资源隔离技术（如MIG）来实现服务的高效隔离和资源复用。 3. 边缘与移动端部署的特殊考量： 内存预算与功耗限制： 针对资源受限设备，本书提供了针对Core ML、TFLite等框架的特定优化技巧，如模型静态图的预编译、内存映射（mmap）的使用，以及如何根据功耗预算调整推理频率和精度。 结论： 本书不是一本介绍机器学习基础概念的入门教材，而是为寻求在实际工程中突破性能极限的专业人士量身定制的深度参考手册。通过对计算原理、优化算法和部署实践的全面覆盖，读者将能够掌握将前沿AI模型转化为可靠、高效生产系统的关键技能。本书的案例和代码示例均基于最新的深度学习框架（如PyTorch 2.0+ 和 TensorFlow 2.x），确保了技术的时效性和实用性。

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这本书我刚翻了几页，就被作者严谨的学术风格和清晰的逻辑所吸引。虽然我还在初步探索，但已能感受到其深厚的理论基础和前沿的研究视角。作者在介绍一些经典模型时，并非简单罗列公式，而是深入浅出地阐述了其背后的思想和发展脉络，这对于我这样想要深入理解机器翻译原理的读者来说，是极其宝贵的。尤其是在讨论到早期基于规则的系统时，作者对语言学知识的运用和分析，让我对机器翻译的复杂性有了更直观的认识。我特别喜欢作者在引入新概念时，总会回顾历史，指出其是如何克服前人遇到的困难，解决现有问题的。这种循序渐进的教学方式，使得即使是相对晦涩的理论，也变得易于理解。我期待着后续章节中，作者能够进一步揭示深度学习在机器翻译领域带来的革命性变革，并对未来的发展趋势做出预测。总的来说，这本书为我打下了坚实的基础，让我对机器学习翻译产生了浓厚的兴趣，并决心深入研究下去。

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在阅读《Readings in Machine Translation》的过程中，我发现这本书在理论深度和实践指导性之间取得了很好的平衡。作者并非仅仅停留在概念的介绍，而是通过大量的案例分析，将抽象的理论具象化。我特别喜欢书中关于“对齐模型”的讨论，它让我明白了机器翻译是如何理解源语言和目标语言之间的对应关系的。作者在介绍不同的对齐方法时，还详细分析了它们的计算复杂度和准确性，这对于我评估和选择合适的模型非常有帮助。此外，书中对“语言模型”的讲解也十分到位，它揭示了为什么翻译出来的句子能够如此流畅和自然。我尤其关注到关于“解码算法”的部分，它让我了解到机器翻译在生成目标语言时，是如何进行搜索和优化的。这本书让我意识到，机器翻译不仅仅是一个技术问题，更是一个涉及统计、算法和语言学的交叉领域。我现在对如何构建一个高效的机器翻译系统，有了更清晰的认识，这本书无疑是我的重要参考。

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作为一名对自然语言处理领域充满好奇的初学者，我被这本书的选题深深吸引。虽然我之前接触过一些关于人工智能的科普读物，但《Readings in Machine Translation》无疑将我带入了更深入的学术殿堂。我尤其欣赏作者在开篇部分对于“翻译”这一概念的界定，它并非仅仅是简单的词语替换，而是涉及到语境、文化、甚至是情感的传递。这种宏观的视角让我意识到，机器翻译的挑战远比我想象的要大。随后，书中对不同类型机器翻译方法的梳理，从统计模型到神经网络模型，让我看到了技术的演进和创新。我喜欢作者用大量篇幅来分析每种方法的优缺点，以及它们在实际应用中可能遇到的瓶颈。这种批判性的分析，让我能够站在一个更客观的角度来评价各种技术。我迫不及待地想了解书中关于“评价指标”的部分，因为我一直好奇如何衡量机器翻译的质量。这本书无疑是我深入了解机器翻译的绝佳起点，它点燃了我探索这个迷人领域的激情。

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我对《Readings in Machine Translation》这本书的整体印象可以用“深刻”和“全面”来形容。它不像市面上一些泛泛而谈的科普书籍，而是真正深入到机器翻译的核心技术和理论层面。我最欣赏作者对于各种算法的剖析，比如在讲解隐马尔可夫模型（HMM）时，不仅给出了数学公式，还结合了具体的翻译示例，让我对模型的工作原理有了直观的理解。此外，书中对大规模语料库的利用和数据预处理的详细介绍，也让我认识到数据在机器翻译中的关键作用。我尤其关注到关于“短语翻译模型”的部分，它打破了之前基于词的局限性，极大地提升了翻译的流畅度和准确性。作者在介绍完这些经典模型后，还会讨论它们的局限性，并引出更先进的模型，这种承接关系非常自然。这本书对于我理解当前深度学习模型的崛起，以及它们是如何在早期模型的基础上进行改进和创新的，打下了坚实的基础。我感觉自己对机器翻译的认识，随着阅读的深入，正在不断地刷新。

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对于《Readings in Machine Translation》这本书，我只能说它是一本“硬核”但又充满启发性的读物。作者在讲解复杂的算法时，毫不回避数学的严谨性，但同时又用清晰的语言和生动的比喻来解释这些概念。我尤其对书中关于“神经机器翻译”的部分印象深刻。作者详细阐述了循环神经网络（RNN）和长短期记忆网络（LSTM）在机器翻译中的应用，以及它们是如何通过“注意力机制”来解决长距离依赖问题的。这种对最新技术的介绍，让我对机器翻译的未来充满了期待。我还会反复阅读书中关于“预训练模型”的部分，它揭示了如何利用海量的无监督数据来提升模型的性能。这本书并非一本轻松的读物，需要读者具备一定的数学和编程基础，但一旦你投入其中，你将收获到前所未有的知识和见解。它让我认识到，机器翻译的发展并非一蹴而就，而是无数研究者不断探索和创新的结果。

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