大模型新书丨《基于Transformers和扩散模型的生成式人工智能实战》-优快云博客

书籍简介

通过这本实用的操作手册，学习使用生成式人工智能技术创建新颖的文本、图像、音频甚至音乐。读者将理解最先进的生成模型是如何工作的，如何对其进行微调和适应以满足个人需求，以及如何结合现有的构建块创造新的模型和跨领域的创意应用。

本书从理论概念介绍开始，紧接着是指导性的实践应用，包含丰富的代码示例和易于理解的插图。你将学习如何使用开源库来利用变换器和扩散模型，进行代码探索，并研究若干现有项目，以帮助指导你的工作。

构建和定制能够生成文本和图像的模型
探索使用预训练模型与微调自定义模型之间的权衡
创建和使用能够生成、编辑和修改任意风格图像的模型
为多种创意用途定制变换器和扩散模型
训练能够体现你个人风格的模型

作者介绍

Omar Sanseviero 是 Hugging Face 的首席 Llama 官员及平台与社区负责人，领导开发者倡导工程、设备端和月球项目团队。Omar 拥有丰富的工程经验，曾在 Google 的 Google Assistant 和 TensorFlow Graphics 团队工作。Omar 在 Hugging Face 的工作处于开源、产品、研究和技术社区的交汇点。

Pedro Cuenca 是 Hugging Face 的机器学习工程师，负责扩散软件、模型和应用程序。他在互联网应用领域有超过 20 年的开发经验（在西班牙，他参与创建了第一个互动教育门户、第一家网上书店和第一家免费互联网服务提供商）。近年来，他专注于 iOS 开发。作为 LateNiteSoft 的联合创始人兼首席技术官，他开发了成功的 iPhone 摄影应用 Camera+，并为诸如摄影增强和超分辨率等任务创建了深度学习模型。他还参与了 dalle-mini 背后的开发和运营工作。他带来了将人工智能研究融入现实世界服务中的实际愿景，以及其中的挑战与优化。

Apolinário Passos 是 Hugging Face 的机器学习艺术工程师，跨不同团队工作，涉及多个机器学习在艺术与创意领域的应用场景。Apolinário 拥有超过 10 年的专业与艺术经验，曾在举办艺术展览、编程和产品管理之间交替工作，曾担任 World Data Lab 的产品负责人。Apolinário 旨在确保机器学习生态系统能支持并使艺术应用场景变得有意义。

Jonathan Whitaker 是一名数据科学家和深度学习研究员，专注于生成建模。此前，他曾参与与本书所涵盖主题相关的多个课程，包括 Hugging Face 的扩散模型课程，以及他与 Jeremy Howard 在 2022 年共同创建的 Fast.AI 课程《从深度学习基础到稳定扩散》。他还曾在行业中应用这些技术，担任顾问工作，目前全职从事 Answer.AI 的人工智能研究与开发。

如何系统的去学习大模型LLM ？

大模型时代，火爆出圈的LLM大模型让程序员们开始重新评估自己的本领。 “AI会取代那些行业？”“谁的饭碗又将不保了？”等问题热议不断。

事实上，抢你饭碗的不是AI，而是会利用AI的人。

继科大讯飞、阿里、华为等巨头公司发布AI产品后，很多中小企业也陆续进场！超高年薪，挖掘AI大模型人才！ 如今大厂老板们，也更倾向于会AI的人，普通程序员，还有应对的机会吗？

与其焦虑……

不如成为「掌握AI工具的技术人」，毕竟AI时代，谁先尝试，谁就能占得先机！

但是LLM相关的内容很多，现在网上的老课程老教材关于LLM又太少。所以现在小白入门就只能靠自学，学习成本和门槛很高。

基于此，我用做产品的心态来打磨这份大模型教程，深挖痛点并持续修改了近70次后，终于把整个AI大模型的学习门槛，降到了最低！

在这个版本当中：

第一您不需要具备任何算法和数学的基础
第二不要求准备高配置的电脑
第三不必懂Python等任何编程语言

您只需要听我讲，跟着我做即可，为了让学习的道路变得更简单，这份大模型教程已经给大家整理并打包，现在将这份 LLM大模型资料 分享出来：包括LLM大模型书籍、640套大模型行业报告、LLM大模型学习视频、LLM大模型学习路线、开源大模型学习教程等, 😝有需要的小伙伴，可以 扫描下方二维码领取🆓↓↓↓

一、LLM大模型经典书籍

AI大模型已经成为了当今科技领域的一大热点，那以下这些大模型书籍就是非常不错的学习资源。

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二、640套LLM大模型报告合集

这套包含640份报告的合集，涵盖了大模型的理论研究、技术实现、行业应用等多个方面。无论您是科研人员、工程师，还是对AI大模型感兴趣的爱好者，这套报告合集都将为您提供宝贵的信息和启示。(几乎涵盖所有行业)
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三、LLM大模型系列视频教程

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四、LLM大模型开源教程（LLaLA/Meta/chatglm/chatgpt）

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五、AI产品经理大模型教程

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LLM大模型学习路线 ↓

阶段1：AI大模型时代的基础理解

目标：了解AI大模型的基本概念、发展历程和核心原理。
内容：
- L1.1 人工智能简述与大模型起源
- L1.2 大模型与通用人工智能
- L1.3 GPT模型的发展历程
- L1.4 模型工程
- L1.4.1 知识大模型
- L1.4.2 生产大模型
- L1.4.3 模型工程方法论
- L1.4.4 模型工程实践
- L1.5 GPT应用案例

阶段2：AI大模型API应用开发工程

目标：掌握AI大模型API的使用和开发，以及相关的编程技能。
内容：
- L2.1 API接口
- L2.1.1 OpenAI API接口
- L2.1.2 Python接口接入
- L2.1.3 BOT工具类框架
- L2.1.4 代码示例
- L2.2 Prompt框架
- L2.3 流水线工程
- L2.4 总结与展望