《大模型项目实战：多领域智能应用开发》内容简介与阅读建议

Name: 大模型项目实战：多领域智能应用开发
Author: 高强文
ISBN: 9787111762348

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作者: 高强文
分类: 科技技术
出版年份: 2024
出版社: 机械工业出版社
语言: 中文

《大模型项目实战：多领域智能应用开发》内容简介

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、常见操作和应用开发3个方面，帮助大语言模型的使用者、应用开发者循序渐进地掌握大模型的原理、操作以及多个场景下的应用开发技能。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、多种有代表性的开源大语言模型的安装、微调与量化等常见操作。?开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个领域的应用开发过程，从工作原理、源码分析、部署运行和测试验证等方面进行了详细介绍。中间还穿插讲解了VS Code插件的开发，丰富了应用运行的场景。

《大模型项目实战：多领域智能应用开发》书籍信息摘要

《大模型项目实战：多领域智能应用开发》内容简介与阅读建议，作者高强文，科技技术，2024年。获取前建议核对作者、出版社、年份、ISBN、版本和正版渠道。相关主题：大模型、计算机类。

作者：高强文
分类：科技技术
出版年份：2024
出版社：机械工业出版社
语言：中文
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《大模型项目实战：多领域智能应用开发》适合哪些读者？

适合希望系统学习技术概念、实践方法、工具使用和行业知识的读者。

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1.2　基本原理　7
1.2.1　Transformer架构　8
1.2.2　编码器与解码器　8
1.2.3　自注意力机制　9
1.3　应用开发技术　11
1.3.1　Python　11
1.3.2　React.js　11
1.4　训练方法　12
1.4.1　FFT　12
1.4.2　RLHF　13
1.4.3　P-Tuning　13
1.4.4　LoRA　13
1.5　常见现象　13
1.5.1　幻觉　14
1.5.2　灾难性遗忘　14
1.5.3　涌现　14
1.5.4　价值对齐　15
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
2.2.1　硬件部分　17
2.2.2　操作系统　18
2.3　基础软件　18
2.3.1　CUDA　18
2.3.2　PyTorch　18
2.3.3　Anaconda　19
2.3.4　Nginx　19
2.4　应用软件　20
2.4.1　大语言模型文件　20
2.4.2　Transformers库　20
2.4.3　服务程序　20
2.4.4　API　21
2.4.5　客户端程序　21
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
3.3.1　模型API服务的工作模式　24
3.3.2　模型API服务的运行过程　25
3.3.3　前后端交互方法　26
3.3.4　前端实现　27
操作篇
第4章　应用环境搭建　31
4.1　基础设施　31
4.1.1　服务器要求　31
4.1.2　操作系统准备　31
4.1.3　推理卡安装　32
4.2　基础软件安装　32
4.2.1　Linux　32
4.2.2　Windows　40
4.3　其他软件安装　41
4.3.1　Nginx　41
4.3.2　Git　42
第5章　大语言模型安装　43
5.1　ChatGLM安装　43
5.1.1　ChatGLM3模型介绍　43
5.1.2　ChatGLM3-6B安装　44
5.1.3　编程验证　45
5.2　Qwen-VL安装　47
5.2.1　Qwen模型介绍　47
5.2.2　Qwen-VL-Chat-Int4安装　47
5.2.3　编程验证　49
5.3　LLaMA2安装　50
5.3.1　LLaMA2模型介绍　50
5.3.2　Llama-2-7b-chat安装　51
5.3.3　运行验证　51
5.4　Gemma安装　54
5.4.1　Gemma模型介绍　54
5.4.2　Gemma-2B安装　55
5.4.3　编程验证　55
5.5　Whisper安装　57
5.5.1　Whisper-large-v3介绍　57
5.5.2　Whisper-large-v3安装　57
5.5.3　编程验证　58
第6章　大语言模型微调　60
6.1　ChatGLM微调　60
6.1.1　微调方法介绍　61
6.1.2　微调环境准备　61
6.1.3　语料准备　62
6.1.4　模型下载　65
6.1.5　微调过程　65
6.1.6　微调模型测试　67
6.2　LLaMA2微调　68
6.2.1　微调方法介绍　68
6.2.2　微调环境准备　69
6.2.3　语料准备　70
6.2.4　模型下载　71
6.2.5　微调过程　71
6.2.6　PEFT微调模型测试　73
6.2.7　模型合并　74
6.2.8　合并后模型测试　74
6.3　Gemma微调　74
6.3.1　微调方法介绍　74
6.3.2　微调环境准备　75
6.3.3　模型下载　75
6.3.4　微调程序开发　75
6.3.5　语料文件下载　77
6.3.6　微调与测试过程　78
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
7.2.1　llama.cpp编译　80
7.2.2　模型GGUF格式转换　81
7.2.3　模型下载　81
7.2.4　量化过程　81
7.2.5　量化模型测试　82
7.2.6　Web方式运行　82
7.3　gemma.cpp量化过程　83
7.3.1　gemma.cpp源码下载　83
7.3.2　gemma.cpp编译　83
7.3.3　量化模型下载　84
7.3.4　推理　84
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
8.2.1　代码获取　87
8.2.2　Python虚拟环境准备　87
8.2.3　依赖库安装　87
8.2.4　模型下载　88
8.2.5　服务运行　88
8.3　Stable Diffusion应用　88
8.3.1　文生图应用　89
8.3.2　图生图应用　90
开发篇
第9章　Chat应用　94
9.1　目标　94
9.2　原理　94
9.2.1　功能概要　94
9.2.2　系统架构　95
9.2.3　运行原理　96
9.3　开发过程　96
9.3.1　Node.js安装　96
9.3.2　chat-app新建　96
9.3.3　源代码　97
9.3.4　测试　98
9.3.5　应用发布　99
第10章　辅助编程应用　102
10.1　目标　103
10.2　原理　103
10.2.1　功能概要　103
10.2.2　系统架构　103
10.2.3　运行原理　104
10.3　开发过程　104
10.3.1　开发环境准备　104
10.3.2　测试模型准备　105
10.3.3　API服务实现　106
10.3.4　测试　110
第11章　VS Code插件　112
11.1　目标　112
11.2　原理　112
11.2.1　功能概要　112
11.2.2　系统架构　113
11.2.3　运行原理　114
11.3　开发过程　114
11.3.1　环境准备与项目创建　115
11.3.2　插件开发　115
11.3.3　插件发布　118
第12章　检索增强生成应用　121
12.1　目标　121
12.2　原理　122
12.2.1　功能概要　122
12.2.2　系统架构　123
12.2.3　运行原理　124
12.3　开发过程　125
12.3.1　大语言模型安装　125
12.3.2　依赖库安装　125
12.3.3　向量化模型下载　126
12.3.4　源代码　126
12.3.5　测试　128
第13章　PDF翻译应用　130
13.1　目标　130
13.2　原理　130
13.2.1　功能概要　130
13.2.2　系统架构　131
13.2.3　运行原理　131
13.3　开发过程　135
13.3.1　大语言模型安装　135
13.3.2　依赖环境安装　135
13.3.3　下载英译中模型　135
13.3.4　源代码　136
13.3.5　测试　138
第14章　智能代理应用　140
14.1　目标　140
14.2　原理　141
14.2.1　AI Agent　141
14.2.2　AutoGen　141
14.3　开发过程　143
14.3.1　大语言模型安装　143
14.3.2　Docker安装　144
14.3.3　虚拟环境准备　145
14.3.4　运行环境验证　145
14.3.5　多代理会话应用开发　146
第15章　语音模型应用　149
15.1　目标　149
15.2　原理　149
15.2.1　功能概要　149
15.2.2　系统架构　150
15.2.3　运行原理　151
15.3　开发过程　152
15.3.1　运行环境安装　152
15.3.2　模型下载　153
15.3.3　Demo运行　153
15.3.4　服务端开发　154
15.3.5　客户端开发　160
15.3.6　测试　163
第16章　数字人应用　166
16.1　目标　166
16.2　原理　167
16.2.1　功能概要　167
16.2.2　系统架构　167
16.2.3　运行原理　168
16.3　开发过程　169
16.3.1　环境准备　169
16.3.2　源代码　173
16.3.3　测试　177
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
17.2.1　GPT-2　180
17.2.2　训练流程与应用架构　181
17.2.3　训练方法与运行原理　182
17.3　开发与训练过程　185
17.3.1　语料整理　186
17.3.2　训练　188
17.3.3　推理与服务　196
17.3.4　测试　202
第18章　AI小镇应用　204
18.1　目标　204
18.2　原理　205
18.2.1　功能概要　205
18.2.2　系统架构　206
18.2.3　运行原理　207
18.3　开发过程　209
18.3.1　大语言模型安装　210
18.3.2　开发环境搭建　210
18.3.3　地图制作　210
18.3.4　app.js　211
18.3.5　BootScene.js　213
18.3.6　GameScene.js　213
18.3.7　ChatUtils.js　218
18.3.8　测试　219

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