"在人工智能领域飞速发展的今天，大模型的应用日益广泛，但随之而来的是模型部署与计算资源的严峻挑战。大模型轻量化技术应运而生，成为解决这一难题的关键。《大模型轻量化:模型压缩与训练加速》一书，犹如一盏明灯，为从事大模型开发与优化的工程师以及研究人员照亮了前行的道路。

《大模型轻量化:模型压缩与训练加速》围绕大模型轻量化这一核心主题，展开全面而深入的阐述。第一部分介绍大模型的背景及挑战，讲解Transformer和MoE架构的基本原理，让读者对大模型有清晰的认知。聚焦模型压缩、训练加速与推理优化的核心技术，包括量化、蒸馏和剪枝等，并通过实际案例验证其效果，使读者能深刻理解这些技术的价值。

第二部分详述端侧学习与计算引擎优化策略，突出动态 Batch 和异构执行的工程实现。这部分内容为读者揭示了在大模型轻量化过程中，如何通过优化计算资源利用，提高模型的运行效率。

第三部分针对高性能算子库与手工算子开发，以 cuDNN、NEON、CUDA 等为代表，揭示优化细节。并以国产开源模型 DeepSeek-V3 为案例，展示从训练到推理的综合优化方案。不仅为读者提供了具体的实践指导，也展示了国内在大模型轻量化领域的优秀成果。

全书内容丰富实用，结合丰富的代码示例与实践案例，将理论与实践紧密结合。无论是对于从事大模型开发的工程师，还是致力于相关研究的学者，《大模型轻量化:模型压缩与训练加速》都是一本不可多得的佳作。阅读《大模型轻量化:模型压缩与训练加速》，读者将仿佛置身于大模型轻量化的技术殿堂，获得宝贵的知识与经验，助力解决大模型训练与推理中的实际问题，推动人工智能领域的发展。
"