内容简介
本书是一本专注于自然语言处理（NLP）领域预训练模型实战应用的指南，旨在帮助读者理解和掌握如何将先进的预训练模型应用于企业级实际应用中，并实现从模型构建、训练到部署的全流程产品化。
全书内容组织清晰，技术新颖，首先介绍了自然语言处理的基础知识和预训练模型的发展背景，包括BERT、GPT、T5等主流模型的原理与特点。随后，作者通过丰富的案例和代码示例，详细讲解了如何使用这些模型解决文本分类、情感分析、命名实体识别、问答系统、文本生成等常见NLP任务。书中还重点探讨了模型微调、迁移学习、数据增强、模型压缩等实用技术，以及如何将这些模型集成到企业的生产环境中，确保模型的高效、稳定和可扩展性。
此外，本书涵盖了模型部署的多种方案，包括使用云服务、容器化技术（如Docker）、API服务化等，并提供了关于模型监控、持续集成和持续部署（CI/CD）的最佳实践。无论是数据科学家、机器学习工程师还是软件开发者，都能从本书中获得从理论到实践的全面指导，从而快速在企业中实施NLP解决方案。
目录
关于作者
O’Reilly Media, Inc.介绍
第一部分 浮光掠影
第1章 自然语言处理介绍
第2章 Transformer和迁移学习
第3章 NLP任务和应用程序
第二部分 纲举目张
第4章 分词
第5章 向量嵌入：计算机如何“理解”单词
第6章 循环神经网络和其他序列模型
第7章 Transformer
第8章 BERT方法论：博采众长创新篇
第三部分 经世致用
第9章 工欲善其事，必先利其器
第10章 可视化
第11章 产品化
第12章 归纳提升
附录A 大规模训练
附录B CUDA
O’Reilly Media, Inc.介绍
第一部分 浮光掠影
第1章 自然语言处理介绍
第2章 Transformer和迁移学习
第3章 NLP任务和应用程序
第二部分 纲举目张
第4章 分词
第5章 向量嵌入：计算机如何“理解”单词
第6章 循环神经网络和其他序列模型
第7章 Transformer
第8章 BERT方法论：博采众长创新篇
第三部分 经世致用
第9章 工欲善其事，必先利其器
第10章 可视化
第11章 产品化
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