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本書旨在全面闡述人工智能在網(wǎng)絡(luò)技術(shù)中的應(yīng)用，并探討其未來(lái)發(fā)展方向。在人工智能與復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)環(huán)境的交織下，智能網(wǎng)絡(luò)成為信息技術(shù)、計(jì)算機(jī)科學(xué)和通信工程等領(lǐng)域的重要研究方向。本書通過(guò)對(duì)軟件定義網(wǎng)絡(luò)、網(wǎng)絡(luò)功能虛擬化、機(jī)器學(xué)習(xí)算法在網(wǎng)絡(luò)管理與優(yōu)化中的應(yīng)用等核心技術(shù)的深入解析，詳細(xì)介紹了智能網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)設(shè)施、路由與擁塞控制、QoS/Qo

AI技術(shù)已取得飛速發(fā)展，而大語(yǔ)言模型（LLM）正在引領(lǐng)這場(chǎng)技術(shù)革命。本書基于MLOps最佳實(shí)踐，提供了在實(shí)際場(chǎng)景中設(shè)計(jì)、訓(xùn)練和部署LLM的原理與實(shí)踐內(nèi)容。本書將指導(dǎo)讀者構(gòu)建一個(gè)兼具成本效益、可擴(kuò)展且模塊化的LLMTwin系統(tǒng)，突破傳統(tǒng)JupyterNotebook演示的局限，著重講解如何構(gòu)建生產(chǎn)級(jí)的端到端LLM系統(tǒng)。本

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