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。
全书共18章，分为三篇。
，讲解大语言模型的基础知识、应用架构、应用工作模式。
，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。
，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。
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
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
第9章 Chat应用 94
- 9.1 目标 94
- 9.2 原理 94
- 9.3 开发过程 96
- 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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