大模型新书推荐丨大模型项目实战:多领域智能应用开发,详细介绍大模型开发流程(附PDF)

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今天没有多的废话,直接给大家推荐这本书----《大模型项目实战:多领域智能应用开发》!这本书面向大语言模型应用的使用者和开发者,从大语言模型的基础知识开始,逐步深入,详细介绍了常见的操作方法和各类型应用的开发过程。

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全书共18章,分为三篇。
基础篇(第1~3章),讲解大语言模型的基础知识、应用架构、应用工作模式。
操作篇(第4~8章),讲解大模型的实操环节,包括应用环境的搭建,多种大模型的安装、微调与量化等,囊括了大模型的常用操作。
开发篇(第9~18章),详细讲述大语言模型在9个领域的应用开发过程,包括Chat、编程、RAG、翻译、AI Agent、语音、数字人、提示词生成、AI小镇等,涵盖应用的开发目标、原理及开发过程,中间还穿插讲解了VS Code插件的开发,丰富了应用的运行场景。

具体来说,本篇中每章都阐述了示例的设计目标,详细介绍了应用的运行原理,给出了源代码、运行方法、运行结果,内容完整,各章自成体系,章与章之间无严格的阅读顺序。

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编辑推荐

适读人群 :对大模型开发有感兴趣的人
(1)需求导向,实用为本:作者凭借多年AI培训与社区建设的深厚积累,汲取项目实践与学员互动之精华,提炼出高效实用的开发方法论,为读者提供值得信赖的专业指导。
(2)案例驱动,高效通关:精选Chat、辅助编程、RAG、翻译、AI Agent、智能语音对话、数字人、模型训练、AI小镇及VS Code插件等十大领域案例,引导读者快速通关核心领域的大模型应用开发。
(3)实操验证,轻松上手:作者将丰富的实战经验精炼成一系列经过严格验证的部署、微调和量化操作流程,确保读者在多领域场景中获得高效、精准的开发体验。

作者简介

高强文
互链高科(北京)技术发展有限公司总经理,银川方达电子系统工程有限公司董事长,宁夏回族自治区劳动模范。专注于人工智能大语言模型应用开发、开源社区开发与运营。参加工作20多年来,一直从事医疗健康领域信息化、人工智能等产品研发与管理工作,近年来致力于开源事业,开发运营aliendao.cn、gitclone.com和opendao.cn等开源社区,在GitHub上贡献了20多个开源代码库。

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目 录

前 言

基础篇

第1章 大语言模型的基础知识 3

  • 1.1 大语言模型概述 4
  • 1.2 基本原理 7
  • 1.3 应用开发技术 11
  • 1.4 训练方法 12
  • 1.5 常见现象 13

第2章 大语言模型应用架构 16

  • 2.1 整体架构 16
  • 2.2 基础设施 17
  • 2.3 基础软件 18
  • 2.4 应用软件 20

第3章 大语言模型应用的工作模式 22

  • 3.1 硬件部署 22
  • 3.2 应用软件部署 23
  • 3.3 运行模式 24

操作篇

第4章 应用环境搭建 31

  • 4.1 基础设施 31
  • 4.2 基础软件安装 32
  • 4.3 其他软件安装 41

第5章 大语言模型安装 43

  • 5.1 ChatGLM安装 43
  • 5.2 Qwen-VL安装 47
  • 5.3 LLaMA2安装 50
  • 5.4 Gemma安装 54
  • 5.5 Whisper安装 57

第6章 大语言模型微调 60

  • 6.1 ChatGLM微调 60
  • 6.2 LLaMA2微调 68
  • 6.3 Gemma微调 74

第7章 大语言模型量化 79

  • 7.1 量化介绍 79
  • 7.2 llama.cpp量化过程 80
  • 7.3 gemma.cpp量化过程 83

第8章 多模态模型应用 86

  • 8.1 Stable Diffusion介绍 86
  • 8.2 Stable Diffusion部署 87
  • 8.3 Stable Diffusion应用 88

开发篇

第9章 Chat应用 94

  • 9.1 目标 94
  • 9.2 原理 94
  • 9.3 开发过程 96

第10章 辅助编程应用 102

  • 10.1 目标 103
  • 10.2 原理 103
  • 10.3 开发过程 104

第11章 VS Code插件 112

  • 11.1 目标 112
  • 11.2 原理 112
  • 11.3 开发过程 114

第12章 检索增强生成应用 121

  • 12.1 目标 121
  • 12.2 原理 122
  • 12.3 开发过程 125

第13章 PDF翻译应用 130

  • 13.1 目标 130
  • 13.2 原理 130
  • 13.3 开发过程 135

第14章 智能代理应用 140

  • 14.1 目标 140
  • 14.2 原理 141
  • 14.3 开发过程 143

第15章 语音模型应用 149

  • 15.1 目标 149
  • 15.2 原理 149
  • 15.3 开发过程 152

第16章 数字人应用 166

  • 16.1 目标 166
  • 16.2 原理 167
  • 16.3 开发过程 169

第17章 提示词生成应用:从零训练模型 179

  • 17.1 目标 179
  • 17.2 原理 180
  • 17.3 开发与训练过程 185

第18章 AI小镇应用 204

  • 18.1 目标 204
  • 18.2 原理 205
  • 18.3 开发过程 209

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《AI大模型应用开发实战从入门到精通共60篇》018、文档分割策略:如何优雅地切分PDF、Word与代码文件? 永远不要相信默认参数。不管是LangChain的还是LlamaIndex的,默认的chunk_size=1000、chunk_overlap=200只是玩具参数。真实场景要根据文档类型和Embedding模型的最大输入长度来调。分割粒度取决于下游任务。如果是问答系统,chunk可以小一点(300-500 tokens);如果是摘要生成,chunk要大(1000-2000 tokens)。我见过有人用同一个分割器做所有任务,结果两头不讨好。测试用例要包含边界情况。 阅读详情

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