深度剖析Llama大模型 部署 訓練與優化

前言

第1分大語言模型基礎與Llama 4架構創新

第1章大語言模型基本原理概述

1.1大語言模型的基礎與發展

1.1.1大語言模型的定義與發展

1.1.2大語言模型的核心模塊

1.1.3大語言模型的一些基本概念

1.1.4大語言模型的國內外發展現狀

1.2大語言模型的訓練過程

1.2.1預訓練與微調

1.2.2數據集的構建與預處理

1.3大語言模型的性能評估

1.3.1語言理解評估

1.3.2生成與多樣性評估

1.3.3基準測試與對比分析

1.4大語言模型的應用值

1.4.1自然語言處理

1.4.2多模態處理

1.4.3跨領域遷移

第2章Llama 4基本架構與設計創新

2.1Transformer架構與其在Llama 4中的應用

2.1.1Transformer架構的工作原理

2.1.2Llama 4中Transformer架構的化

2.1.3自註意力機制與多頭註意力機制

2.2Llama 4中的MoE架構

2.2.1MoE的基本原理與工作機制

2.2.2家選擇與激活的高效算法

2.2.3Llama 4中的MoE架構創新與化

2.3長上下文處理與iRoPE技術

2.3.1傳統位置編碼與iRoPE的區別

2.3.2iRoPE的實現原理與勢

2.3.3Llama 4如何處理Token的上下文

2.4稀疏激活與動態家選擇

2.4.1稀疏激活的背景與應用

2.4.2動態家選擇技術

2.4.3Llama 4的激活效率與計算化

第3章Llama 4的多模態處理

3.1多模態輸入與統一征空間

3.1.1多模態數據的定義與點

3.1.2統一征空間設計

目錄

3.1.3Llama 4如何處理文本、圖像及視頻數據

3.2跨模態數據的協同推理

3.2.1跨模態推理的理論與技術基礎

3.2.2Llama 4中的多模態融合策略

3.3知識圖譜與多模態模型的結合

3.3.1知識圖譜的概念與構建方法

3.3.2Llama 4如何結合知識圖譜進行推理

3.3.3跨領域多模態推理中的應用案例

3.4多模態推理性能的化

3.4.1多模態數據的處理與計算瓶頸

3.4.2Llama 4的硬件加速與化策略

3.4.3提升多模態推理速度的常用技術手段

第4章Llama 4與MCP的互聯

4.1MCP基本定義

4.1.1什麼是MCP

4.1.2MCP的基本架構與功能

4.1.3Llama 4如何與MCP進行無縫對接

4.1.4數據流與任務調度的協同工作機制

4.1.5MCP SDK

4.2MCP與Llama 4的任務分配與管理

4.2.1多任務處理與任務分配策略

4.2.2Llama 4在MCP中的角色與功能

4.2.3基於MCP的智能調度與任務化

4.3Llama 4在MCP中的推理與計算化

4.3.1MCP中的分布式計算與存儲

4.3.2Llama 4推理時的資源調度與化

4.3.3MCP與Llama 4結合的性能評估與化策略

4.4Llama 4與MCP在多模態應用中的結合

4.4.1多模態數據處理中的協同工作

4.4.2跨平臺數據共享與通信機制

深度剖析Llama大模型：署、訓練與化

第2分MCP平臺與Llama 4的高效開發及應用

第5章MCP開發進

5.1MCP的開發環境與工具鏈

5.1.1MCP開發平臺

5.1.2基礎開發工具與框架

5.1.3開發環境搭建與配置

5.2MCP中的容器化與虛擬化技術

5.2.1容器化與虛擬化的基本概念

5.2.2MCP中的容器管理與資源隔離

5.2.3容器與虛擬化在MCP中的應用案例

5.3基於MCP的分布式計算架構設計

5.3.1分布式計算的基本原理

5.3.2MCP中分布式計算架構的設計與實現

5.3.3數據並行與模型並行

5.4MCP平臺的性能化與調

5.4.1性能瓶頸分析

5.4.2性能化

5.4.3MCP平臺調與資源管理

第6章Llama 4應用開發實戰

6.1Llama 4應用開發基礎

6.1.1數據集的構建與處理

6.1.2模型訓練中的資源瓶頸

6.1.3推理效率與度權衡

6.2Llama 4開發的常用工具與框架

6.2.1開發框架與工具鏈選擇

6.2.2訓練與調試工具的使用

6.2.3署與上線工具

6.3Llama 4的性能化與調

6.3.1模型大小與推理速度的化

6.3.2訓練與推理的分布式化

第7章Llama 4跨平臺集成與署

7.1Llama 4與MCP平臺的集成方法

7.1.1集成架構設計

7.1.2數據傳輸與通信協議

7.1.3平臺間的協同工作機制

7.2Llama 4與MCP的跨平臺署

7.2.1跨平臺開發與署

7.2.2Llama 4與MCP的容器化署

7.2.3署後的監控與管理

第8章Llama 4的高級功能與技術擴展

8.1高級推理算法與多任務學習

8.1.1多任務學習的基本概念與應用

8.1.2Llama 4中的多任務學習實現

8.2基於知識圖譜的智能推理擴展

8.2.1知識圖譜的構建與應用

8.2.2知識圖譜在Llama 4中的集成方法

8.2.3知識圖譜驅動的推理化

第3分實戰項目與技術選型引擎

第9章多視角推理器LlamaSpyGlass開發

9.1LlamaSpyGlass項目簡介

9.1.1何為多視角推理系統

9.1.2真實新聞事件的多視角AI推理系統

9.2技術棧分析與項目模塊劃分

9.2.1項目技術棧分析

9.2.2項目模塊劃分及基本功能實現

9.3代碼實現

9.3.1接口入口模塊

9.3.2MCP調度與上下文模塊

9.3.3多視角家模塊

9.3.4推理整合與知識增強模塊

9.3.5任務服務模塊

9.4項目總結

9.4.1完整代碼測試

9.4.2項目擴展性分析

第10章企業級技術選型引擎LlamaCTOAdvisor開發

10.1LlamaCTOAdvisor項目簡介

10.1.1何為企業級技術選型

10.1.2LlamaCTOAdvisor核心勢

10.2LlamaCTOAdvisor項目模塊劃分

10.2.1技術棧分析

10.2.2按文件進行模塊劃分

10.2.3開發中的註意事項

10.3代碼實現

10.3.1需求解析與約束識別模塊

10.3.2多視角家Agent模塊

10.3.3推理整合與知識增強模塊

10.3.4任務服務與報告輸出模塊

10.4項目總結

10.4.1項目集成測試

10.4.2項目可擴展性分析