前言本书系统地讲解了大语言模型的实战应用过程涵盖基础知识、常见操作和应用发3个方面帮助大语言模型的使用者、应用发者循序渐地掌握大模型的原理、操作以及多个场景下的应用发技能。全书共18章分为三篇基础篇介绍大语言模型的基础知识、应用架构和应用工作模式。操作篇详细讲解大模型的实操环节包括环境搭建、多种有代表性的源大语言模型的安装、微调与量化等常见操作。发篇讲述大语言模型在Chat、辅助编程、RAG、翻译、AI Agent、智能语音对话、数字人、模型训练、AI小镇这9个领域的应用发过程从工作原理、源码分析、部署运行和测试验证等方面行了详细介绍。中间还穿插讲解了VS Code插件的发丰富了应用运行的场景。书籍亮点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、精准的发体验。适用人群对人工智能和机器学习感兴趣的学生和研究人员。希望提升自身技能的应用开发者和工程师。寻求创新解决方案的企业和技术领导者。目录基础篇第1章 大语言模型的基础知识 31.1 大语言模型概述 41.2 基本原理 71.3 应用开发技术 111.4 训练方法 121.5 常见现象 13第2章 大语言模型应用架构 162.1 整体架构 162.2 基础设施 172.3 基础软件 182.4 应用软件 20第3章 大语言模型应用的工作模式 223.1 硬件部署 223.2 应用软件部署 233.3 运行模式 24操作篇第4章 应用环境搭建 314.1 基础设施 314.2 基础软件安装 324.3 其他软件安装 41第5章 大语言模型安装 435.1 ChatGLM安装 435.2 Qwen-VL安装 475.3 LLaMA2安装 505.4 Gemma安装 545.5 Whisper安装 57第6章 大语言模型微调 606.1 ChatGLM微调 606.2 LLaMA2微调 686.3 Gemma微调 74第7章 大语言模型量化 797.1 量化介绍 797.2 llama.cpp量化过程 807.3 gemma.cpp量化过程 83第8章 多模态模型应用 868.1 Stable Diffusion介绍 868.2 Stable Diffusion部署 878.3 Stable Diffusion应用 88开发篇第9章 Chat应用 949.1 目标 949.2 原理 949.3 开发过程 96第10章 辅助编程应用 10210.1 目标 10310.2 原理 10310.3 开发过程 104第11章 VS Code插件 11211.1 目标 11211.2 原理 11211.3 开发过程 114第12章 检索增强生成应用 12112.1 目标 12112.2 原理 12212.3 开发过程 125第13章 PDF翻译应用 13013.1 目标 13013.2 原理 13013.3 开发过程 135第14章 智能代理应用 14014.1 目标 14014.2 原理 14114.3 开发过程 143第15章 语音模型应用 14915.1 目标 14915.2 原理 14915.3 开发过程 152第16章 数字人应用 16616.1 目标 16616.2 原理 16716.3 开发过程 169第17章 提示词生成应用从零训练模型 17917.1 目标 17917.2 原理 18017.3 开发与训练过程 185第18章 AI小镇应用 20418.1 目标 20418.2 原理 20518.3 开发过程 209下载当前版本 完整PDF书籍链接获取可以扫描下方二维码免费领取