《Llama大模型实践指南》大模型技术从理论基础到实践应用指南（文末送书）

最新推荐文章于 2025-07-26 23:20:15 发布
原创 最新推荐文章于 2025-07-26 23:20:15 发布 · 558 阅读 · 6 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
文章标签：

#llama #人工智能 #大模型 #自然语言处理 #RAG #AI大模型 #AI

《Llama大模型实践指南》是Llama中文社区成员与电子工业出版社合&Broadview合作完成的

01内容介绍

《Llama大模型实践指南》是一本全面涵盖大模型技术从理论基础到实践应用的指南。旨在为不同层次的读者提供一个深入浅出的学习路径，无论是初涉大模型领域的新手还是经验丰富的专家，都能在这本书中找到宝贵的知识和灵感。

第1章：大模型基础理论的启蒙， 不仅介绍了大模型的历史背景和发展趋势，还深入解析了其核心算法和工作机制。

第2-3章：Llama 2大模型的实操指南， 专注于Llama 2大模型的实际部署和微调过程，提供了一系列详尽的代码示例、案例分析和操作实践。

不仅指导读者如何有效地应用Llama 2大模型，还展示了如何针对特定需求进行调整和优化，让读者能够在实际工作中迅速应用所学知识。

有需要这本《Llama大模型实践指南》书籍PDF文档，可以扫描下方!

​

第4章：多轮对话的艺术与挑战，这是大模型领域的一个重要挑战，本章不仅讲解了多轮对话系统的设计原理，还提供了丰富的实例，帮助读者理解如何构建和优化复杂的对话系统。

第5章：行业大模型的定制之道， 详细介绍了行业大模型的设计思路和实现方法，为读者提供了将大模型应用于特定业务场景的实用指导。

第6章：构建高效的文档问答模型， 深入探讨了如何利用Llama 2 + LangChain构建高效的文档问答模型。通过案例分析和实战演示，展示了如何将复杂的技术转化为解决实际问题的实用工具。

第7章：多语言大模型的前沿探索， 本章不仅解析了多语言模型的构建原理，还讨论了它们在全球化应用中的实际价值和潜力。

《Llama大模型实践指南》中搭载的AI图书助手，是将社区Atom大模型与RAG技术完美结合的产物。

衷心感谢每一位社区成员对这本书的贡献。正是因为有了你们的智慧火花、热情投入和无限创造力，这本书才得以成就其非凡价值。

特别感谢：

张俊祺、曲东奇、张正、占冰强、董倩倩、涂标松、李文韬、蔡家坡、胡晓付林、杨沐晨、项滔、曹方咏峥。（排名不分先后）


这本书是对大模型技术的全面剖析，涵盖了从基础理论到实际应用的每一个细节，对于任何渴望深入了解AI领域的人来说，都是一份宝贵的资源。

🌈 把握这个机会，让我们共同探索人工智能的奥秘，揭开大模型的神秘面纱。让您的朋友圈成为知识的传播地，一起进入这个激动人心的AI新世界吧！🚀📖

有需要这本《Llama大模型实践指南》书籍PDF文档，可以扫描下方!

​

LLM大模型
关注
大模型书籍丨Llama大模型实践指南，深入浅出入门大模型（附PDF）
最新发布
瓦罗兰特顶级C位的博客
08-25 983
你是否渴望掌握大模型的奥秘，却又不知从何开始？《Llama大模型实践指南》来了！
DAMODEL｜Llama3.1的部署与使用指南
EterNity_TiMe_的计算机学习之路
11-11 1214
人工智能（AI）技术正以前所未有的速度改变着我们的生活和工作方式。大型语言模型（LLM）作为AI领域的重要分支，以其卓越的自然语言处理能力、强大的知识推理能力和广泛的应用场景，成为了众多企业和开发者关注的焦点。而Llama3.1，作为这一领域的佼佼者，更是以其高效、智能和可扩展的特性，赢得了广泛的赞誉。
【LLM大模型】一书在手，LLM大模型通关无忧！（附PDF下载）
2401_85390073的博客
07-25 750
哈喽大家好！最近有粉丝朋友喊我推荐一些大模型的学习书籍，我给大家推荐这么一本书，基于gbt3、gbt4等transform架构的自然语言处理。这是一本对transform工作原理感兴趣的人必读的书籍。亚马逊的评分是九点七分，内行人在睡不着的时候恨不得把全书都背诵完毕。本书的写作目的是让读者能够掌握神经网络及深度学习的技术的基本原理。全书一共有十五张，作者在理论基础和时间方面都有着卓越的表现，详细的阐述了如何逐步运用全是多么技术。阅读完这本书，你将能熟练的掌握这项前沿的技术，提升你的深度学习应用能力。
《大模型应用程序构建指南》免费pdf分享-2024最新神书
lhx17673139267的博客
08-08 397
【代码】《大模型应用程序构建指南》免费pdf分享-2024最新神书。
“【LLM大模型全攻略】一书在手，LLM大模型轻松驾驭！从入门到精通，这本宝典助你顺利闯关大模型世界...（附赠PDF版）“
2401_85373691的博客
07-02 606
大家好！近期，不少热心的粉丝朋友向我寻求大模型学习书籍的推荐，今天，我非常乐意为大家介绍这样一本佳作——它聚焦于基于GBT3、GBT4等Transformer架构的自然语言处理领域，是每一位对Transformer工作原理充满好奇与热情的读者的必读之选。该书在亚马逊上荣获了高达9.7分的卓越评价，足以见证其专业深度与广泛认可，许多业内人士甚至夜不能寐，渴望将其精髓铭记于心。本书旨在引领读者深入探索神经网络与深度学习技术的核心原理，构建起坚实的理论基础。
迄今为止最全面的大模型（LLM）应用程序构建指南（附PDF）
youmaob的博客
08-01 605
这是一本，全面覆盖了AI工程师必备的重要主题。“本书是致力于提升技能和深入探索AI领域，特别是生成式AI和大型语言模型（LLM）的专业人士的终极资源。它深入剖析了如何将基础LLM适配到特定场景，以提升其准确性、可靠性和可扩展性。由Towards AI团队逾10位专家联合编写，并得到 Activeloop 、 LlamaIndex 、 Mila 等业界权威机构共同策划，本书无疑成为了未来技术堆栈的发展蓝图。这本书专为那些已经玩转Python中级的开发者设计，帮你打造能在生产环境里跑得溜的LLM应用。
Llama.cpp大模型量化简明手册
新缸中之脑
06-04 6241
大型语言模型 (LLM)，尤其是像 Mixtral 8x7b（467 亿个参数）这样的大型模型，对内存的要求非常高。当你尝试降低推理成本、提高推理速度或在边缘设备上进行推理时，这种内存需求就会变得明显。解决此问题的一个潜在方法是量化。在本文中，我们将使用易于理解的类比来简化量化的概念，并提供在 LLM 中实现它的实用指南。LLM 虽然功能强大，但由于模型规模较大，因此会消耗大量资源。这对资源受限的设备上部署带来了挑战，并且会阻碍推理速度和效率。量化提供了一种解决方案，即在保持性能的同时降低模型参数的精度。
LLM架构解析：编码器-解码器架构（Encoder-Decoder Architecture）（第四部分）—— 从基础原理到实践应用的深度探索
硅基创想家的博客
04-11 1866
本文围绕编码器-解码器架构展开。先介绍其产生背景，源于处理序列数据挑战，核心组件为编码器和解码器。阐述其在机器翻译、图像字幕生成等多领域应用，分析了缺点如记忆有限、训练困难。提及改进方法，如添加嵌入层、使用深度LSTM等。还通过PyTorch实践展示了构建Seq2Seq模型过程，最后以问答形式巩固对该架构相关知识的理解。
【大模型RAG】（附代码）一站式打造个人知识库：Milvus 2.5 × BGE × BM25 × GPT - RAG 从 0 到 1 实战笔记
weixin_41645791的博客
06-09 1780
如何把散落在本地硬盘、NAS、网盘乃至企业 Wiki 里的海量文档，转化成可随问随答的「个人 ChatGPT」？本文以Milvus 2.5为向量数据库底座，结合生成稠密向量、内置倒排索引实现全文检索，并使用做轻量级重排，最终把检索结果注入GPT-4Prompt，形成端到端Hybrid RAG（Retrieval-Augmented Generation）问答链。全文超过一万字，力求将代码、原理、部署、调优、运维、安全、成本。
一文速览Llama 3及其微调：从如何把长度扩展到100万到如何微调Llama3 8B_llama3 微调 mysql 数据_llama3 代码很短
2401_85773359的博客
06-27 1207
4.19日凌晨正准备睡觉时，突然审稿项目组的文弱同学说：Meta发布Llama 3系列大语言模型了一查，还真是本文以大模型开发者的视角，基于Meta官方博客的介绍：Introducing Meta Llama 3: The most capable openly available LLM to date，帮你迅速梳理下LLama的关键特征，并对比上一个版本的LLama2，且本文后续，将更新用我司paper-review数据集微调llama3的训练过程。
META的LLaMA大模型部署指令调优教程内含模型下载方法.pdf
05-06
内含大模型下载链接 大模型压缩教程 大模型运行环境搭建
LLM.pdf
11-01
LLM.pdf
AI应用架构师转型指南：从传统架构师到企业AI创新生态圈架构师的学习路径
AI天才研究院
07-26 1081
本文将以“传统架构师转型AI应用架构师”为核心，系统拆解从“技术架构设计者”到“企业AI创新生态圈架构师”的完整学习路径。我们会从认知升级（理解AI架构与传统架构的本质差异）开始，到知识体系构建（AI基础、数据架构、模型工程等核心领域），再到技能培养（AI应用全生命周期设计能力）、实践落地（从项目到平台的进阶），最终抵达生态构建（跨部门协作与AI创新文化培育）。
【优快云 独家】大模型系统高效学习路线：数学基础→模型实战→工业部署（附代码 + 避坑指南）
jiangjiazhizhi的博客
06-04 371
注：本方案要求最低硬件配置：RTX 3090（24GB显存）+ 32GB内存。- 避免盲目租用A100：7B模型微调可用4090（QLoRA+梯度检查点）- 基础：在GLUE基准达到RoBERTa-base 85%性能。- Mamba（状态空间模型替代Transformer）- 进阶：微调7B模型在特定任务超越GPT-3.5。- 工程：部署模型QPS≥200（A10 GPU）- 优先学习通用技术（如LoRA）而非特定框架。- 技术博客（如Llama 3微调实战）
吴恩达教授的373页《LLM大模型通关课程手册》PDF分享，自学转行，零基础首选！
weixin_58753619的博客
06-20 1203
今天为大家带来由吴恩达教授与 OpenAI 共同推出的 LLM（Large Language Model）大模型通关课程手册，从理论到实践，带你全方位掌握大模型技术。从基础知识到高级应用一一为你剖析，不管你是小白还是研究生，这本书都能对你有所帮助，本手册特别结合了经典大模型开源框架LangChain，手把手教你如何基于LangChain开发出功能使用能力全面的应用。此外书中还提供了配套代码，让你在实践中加深理解，通过本手册，你将学会如何利用ChatGPT提供的API开发一个智能问答系统。
大模型微调 LLaMA详细指南（准备环境、数据、配置微调参数+微调过程）
pythonhy的博客
10-21 1959
微调 LLaMA（Large Language Model Meta AI）大模型是一个重要的步骤，能够使模型适应特定的任务或数据集，提高其在特定应用场景下的表现。以下是关于如何进行 LLaMA 大模型微调的详细指南，包括准备环境、数据、配置微调参数以及执行微调过程。
《Llama 3大模型》技术报告中英文版，95页pdf
2401_82469710的博客
08-26 1174
现代人工智能（AI）系统由基础模型驱动。本文介绍了一套新的基础模型，称为Llama 3。它是一群本地支持多语言、编码、推理和工具使用的语言模型。我们最大的模型是一个具有4050亿参数和高达128K令牌上下文窗口的密集Transformer。
全网都在学，2024最新大模型畅销的三本书！千言万语，尽在书中
2301_81940605的博客
09-03 460
哈咯各位，我们都知道2024年最火爆的技术非大模型莫属，而今天就给大家分享几本大模型方向2024年新出的书籍，主要分享这三本非常畅销的书----《Transformer自然语言处理实战》，《实战AI大模型》， 《精通Transformer：从零开始构建最先进的NLP模型》 。
中文法律大模型微调实践与技术应用指南
从文件的描述来看，该成果是作者在AI大模型应用领域长期研究和实践的积累。该模型不仅是一个技术成果，而且还可以为用户提供技术应用落地方案。这表明作者不仅掌握了相关的技术知识，而且有能力将这些技术应用到实际...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值