深度剖析Llama大模型：部署、訓練與優化（簡體書）

本書系統梳理了Llama 4大語言模型（簡稱“大模型”）的理論基礎、技術架構、協議互聯與工程實踐，全面覆蓋從大模型底層結構到高階應用的全棧知識體系。
全書分為三部分共10章：第一部分重點介紹大語言模型的基本原理、Llama 4的基本架構與設計創新、多模態處理能力及與MCP的深度融合，為讀者理解其核心機制奠定扎實的理論基礎；第二部分聚焦MCP平臺的開發實務及Llama 4模型的高效調用技術，詳細探討分布式計算架構、容器化部署、推理優化、知識圖譜接入和多任務學習等關鍵技術，為構建工業級AI系統提供了清晰的技術路徑；第三部分通過兩個綜合性的實戰項目，展示了Llama 4與MCP結合的實際應用，涵蓋需求解析、Agent協同、跨平臺部署和知識增強等完整流程，構建了從原理到實戰的閉環體系，具備實用的技術參考與工程價值。
本書隨贈案例代碼及授課用PPT等海量學習資源（掃封底二維碼獲取），適合AI研究人員、數據科學家、機器學習工程師、系統架構師及技術管理人員等，尤其是那些希望深入瞭解大語言模型工作原理、掌握分布式訓練與推理優化技術，以及實現AI系統跨平臺部署與應用的專業人士。

前言
第1部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語言理解能力評估
1.3.2生成能力與多樣性評估
1.3.3基準測試與對比分析
1.4大語言模型的應用價值
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
2.1.1經典Transformer架構的工作原理
2.1.2Llama 4中Transformer架構的優化
2.1.3自注意力機制與多頭注意力機制
2.2Llama 4中的MoE架構
2.2.1MoE的基本原理與工作機制
2.2.2專家選擇與激活的高效算法
2.2.3Llama 4中的MoE架構創新與優化
2.3超長上下文處理與iRoPE技術
2.3.1傳統位置編碼與iRoPE的區別
2.3.2iRoPE的實現原理與優勢
2.3.3Llama 4如何處理千萬Token的上下文
2.4稀疏激活與動態專家選擇
2.4.1稀疏激活的背景與應用
2.4.2動態專家選擇技術
2.4.3Llama 4的激活效率與計算優化
第3章Llama 4的多模態處理能力
3.1多模態輸入與統一特徵空間
3.1.1多模態數據的定義與特點
3.1.2統一特徵空間設計
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多模態推理性能的優化
3.4.1多模態數據的處理與計算瓶頸
3.4.2Llama 4的硬件加速與優化策略
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的智能調度與任務優化
4.3Llama 4在MCP中的推理與計算優化
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優化
4.3.3MCP與Llama 4結合的性能評估與優化策略
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：部署、訓練與優化
第2部分MCP平臺與Llama 4的高效開發及應用
第5章MCP開發進階
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平臺的性能優化與調優
5.4.1性能瓶頸分析
5.4.2性能優化
5.4.3MCP平臺調優與資源管理
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推理效率與精度權衡
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部署與上線工具
6.3Llama 4的性能優化與調優
6.3.1模型大小與推理速度的優化
6.3.2訓練與推理的分布式優化
第7章Llama 4跨平臺集成與部署
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的跨平臺部署
7.2.1跨平臺開發與部署
7.2.2Llama 4與MCP的容器化部署
7.2.3部署後的監控與管理
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優化
第3部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真實世界新聞事件的多視角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多視角專家模塊
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核心優勢
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開發中的注意事項
10.3代碼實現
10.3.1需求解析與約束識別模塊
10.3.2多視角專家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