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Practical Deep Learning with Hugging Face & Advanced AI Projects: Build, Fine-Tune, and Deploy Transformer Models for Real-World NLP
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- Practical Deep Learning with Hugging Face & Advanced AI Projects teaches engineers and data scientists how to turn modern transformer research into reliable, production-ready NLP systems. Starting with the essentials—tokenization, embeddings, and contextual representations—the book moves quickly into hands-on workflows: Hugging Face tooling, fine-tuning strategies, parameter-efficient adapters (LoRA), and sequence-to-sequence projects like summarization and translation.You’ll build real projects end-to-end: a sentiment classifier, a retrieval-augmented generator, and a production-ready abstractive summarizer. Each chapter pairs clear conceptual framing with runnable recipes, troubleshooting tips, and experiment-tracking practices so you can reproduce results and iterate safely. Deployment chapters cover TorchScript, ONNX, FastAPI microservices, and cost-aware cloud patterns so your models aren’t just accurate—they’re maintainable and scalable.The book also teaches ethical and operational best practices: fairness audits, drift monitoring, model cards, and governance checklists that keep deployments responsible. Whether you’re moving from notebooks into product or advancing an existing pipeline, this practical guide helps you fine-tune, ground, and ship transformer models that work reliably in the real world.
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