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本部分（第1～5章）首先介绍了大模型的基本概念、发展历程以及所面临的计算资源瓶颈、数据隐私等问题，尤其深入探讨了Transformer和MoE架构的原理和应用，帮助读者理解大模型的构建和优化背景。接着，详细讲解了大模型在训练与推理过程中遇到的性能瓶颈，并提出了一些解决方案，如计算资源的分配与优化、数据隐私的保护等问题。
本部分的核心内容是模型压缩与训练加速技术，包括量化、知识蒸馏、剪枝等方法，重点展示了如何通过这些技术在保证性能的同时有效减少计算和存储需求，从而加速模型的训练和推理过程。此外，本部分还包括了算子优化技术、分布式训练方法等，以全面提升大模型的效率和可部署性。