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🇦🇺Google和Anthropic大佬写的LLM手册，🆓看我哭死
正文
Google DeepMind和Anthropic的大佬们，居然联合写了一本LLM系统工程手册，选择直接🆓看😱
先说作者阵容有多炸： 🔹 Jacob Austin：现Anthropic技术骨干，前Google，参与过Gemini、PaLM、Bard开发 🔹 Sholto Douglas：Anthropic做Scaling RL的，前DeepMind，还是差点进奥运的击剑运动员 🔹 Roy Frostig：Google研究员，JAX的创建者之一
这帮人把自己训大模型的压箱底经验全写出来了。
这本手册讲什么？
不是教你调参fine-tune那种入门内容。
是真正工业级的硬核知识： 📌 TPU/GPU到底怎么运转？芯片之间怎么通信？ 📌 为什么加卡反而变慢？瓶颈到底在哪？ 📌 数据并行、模型并行、流水线并行怎么选？ 📌 训练LLaMA 3要多久？要花多少钱？ 📌 推理时延迟和吞吐怎么权衡？
还有实战章节，手把手教你在TPU上训练和部署LLaMA 3。
为什么说学完能上岸？
现在大厂ML Position早就不只看你会不会写模型了。
HR更想知道： ✅ 你能不能把模型在GPU/TPU上稳定高效跑起来 ✅ 你能不能解释清楚吞吐、延迟、显存的trade-off ✅ 你能不能在规模上去之后控制成本
这些东西，学校不教，普通项目练不到。
但这本手册全讲了，而且是写Gemini、Claude的人亲自写的。
适合谁？ ✅ 想进MLE/ML Infra/Research Engineer的 ✅ 想从调包侠进阶到系统工程师的 ✅ interview被问到分布式训练答不上来的
一共12章，从Roofline分析到JAX编程全覆盖，还有GPU专题。
我已经整理好了完整版，【LLM】
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