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AI大模型开发之路:从入门到实践 版权信息
- ISBN：9787522625492
- 条形码：9787522625492 ; 978-7-5226-2549-2
- 装帧：一般胶版纸
- 册数：暂无
- 重量：暂无
- 所属分类：>
AI大模型开发之路:从入门到实践 本书特色
1.适读人群 ：本书适合广大 AI 开发者以及对 AI 大模型开发感兴趣的学生和研究人员学习使用。无论是刚刚接触 AI领域的新手，还是希望进一步理解并提高开发实践能力的资深开发者，都能从本书中获得宝贵的知识和灵感。 2.内容全面，由浅入深，是一本全面探索人工智能大模型开发领域的实用指南。 3.实践案例丰富，每一步都配有实际操作指南。 4.基于百度千帆大模型API、OpenAI API、LangChain和 GPT大模型构建开发。
AI大模型开发之路:从入门到实践 内容简介
本书共计8章，从AI大模型的基础概念入手，详细介绍了自然语言处理的简史、AI大模型的简介以及深度学习的基本原理。同时还深入探讨了Transformer模型的结构和工作原理，为读者展示了AI大模型的鼻祖模型。实战部分详细讲解了如何利用百度千帆大模型API、OpenAI API以及LangChain框架开发AI大模型，从API调用到复杂应用的构建，每一步都配有实际操作指南。此外，本书还探讨了AI大模型的部署策略，包括模型的优化、转换和服务化，为读者提供了将AI大模型实现落地的全面方案。
AI大模型开发之路:从入门到实践 目录
第1章 AI大模型基础
1.1 AI大模型概述
1.1.1 NLP简史
1.1.2 AI大模型简介
1.2 环境搭建与工具使用
1.2.1 Python(Anaconda)的安装
1.2.2 Pvthon的基础语法
1.2.3 VSCode的安装应用
1.2.4 Jupvter Notebook的安装和使用
1.2.5 Node.is的安装和使用
1.2.6 Git的安装和使用
1.2.7 向量数据库Faiss
1.3 显卡选型
1.3.1 CUDA核心
1.3.2 Tensor核心
1.3.3 如何选择适合自己的GPU
1.4 深度学习基础
1.4.1 深度学习简介
1.4.2 神经网络的基本原理
1.4.3 层次结构
1.4.4 一个简单的神经网络示例
1.4.5 神经元
1.4.6 权重和偏置
1.4.7 激活函数
1.4.8 损失函数
1.4.9 向前传播
1.4.10 反向传播
1.4.11 优化函数
1.5 本章小结
第2章 AI大模型鼻祖——Transformer模型
2.1 Transformer简介
2.2 输入预处理
2.2.1 文本预处理
2.2.2 数据分词
2.2.3 嵌入矩阵构建
2.2.4 词元向量化
2.2.5 位置编码
2.3 编码器处理器
2.3.1 编码器自注意力机制
2.3.2 自注意力机制的查询、键、值向量
2.3.3 自注意力机制计算注意力分数
2.3.4 自注意力机制Softmax标准化
2.3.5 自注意力机制加权值向量
2.3.6 多头注意力机制
2.3.7 编码器残差连接
2.3.8 编码器层归一化
2.3.9 编码器前馈神经网络
2.4 解码器处理器
2.4.1 掩蔽自注意力机制
2.4.2 编码器一解码器注意力
2.5 输出生成
2.5.1 Transformer线性层
2.5.2 Transformer Softmax层
2.6 本章小结
第3章 百度千帆大模型API调用实战
3.1 千帆大模型平台简介
3.2 **个大模型调用
3.2.1 注册并申请密钥
3.2.2 开启**个千帆大模型API调用
3.2.3 开启**个千帆大模型sDK调用
3.3 百度文本大模型API
3.3.1 对话chat大模型
3.3.2 续写Completions
3.3.3 文心ERNIE-Bot-4景点推荐实践
……
第4章 OPenAI API开发实战
第5章 大模型开发框架LangChain实战
第6章 OpenAI API问答系统项目实战
第7章 使用LangChain开发AutoGPT项目实战
第8章 AI大模型部署
展开全部
AI大模型开发之路:从入门到实践 作者简介
谢雪葵，资深研发工程师，CCF 会员，阿诚网络创始人，绿雪智能联合创始人。拥有多年的软件设计和开发经验，专注于大数据技术与服务。近年来，他主持和参与了多个大型银行和互联网公司的大数据项目，积累了丰富的实战经验，为多家企业提供技术支持，帮助其降低成本和提高效率。目前，他正致力于机器学习和人工智能领域的研究。
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