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ChatGLM部署、微调与开发
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ChatGLM部署、微调与开发 版权信息
- ISBN：9787111766421
- 条形码：9787111766421 ; 978-7-111-76642-1
- 装帧：平装-胶订
- 册数：暂无
- 重量：暂无
- 所属分类：
ChatGLM部署、微调与开发 本书特色
①知识全面性：从基本概念、产品使用，到大模型相关理论及应用基础知识，再到实践案例部署、微调与开发；
②资源全面性：提供全面的学习资源，包括案例系统源码、教学PPT、难点教学实操视频，本地化书籍大模型AI助手等；
③读者的全面性：不同层次读者都能够各取所需，同时获得清晰的学习引导。
ChatGLM部署、微调与开发 内容简介
本书系统介绍了ChatGLM大语言模型的部署、微调与开发，并提供了极具参考价值的大模型应用实战案例。所设计的学习架构包含三个核心部分：①应用技术篇。首先深入浅出地介绍什么是人工智能和大模型，并详细介绍"智谱清言"这一款大模型产品的使用方法，以帮助读者获得一个有效提升工作和学习效率的技术手段。其次，从技术和应用角度介绍了大模型的国内外研究和发展现状，并展望了大模型未来的发展趋势。②理论基础篇。该部分给出了大模型相关理论、模型和任务框架，以及GLM训练、微调、部署及评估等基础知识，还论述了大模型与知识图谱相结合使用的情况。③实践案例篇。由于当前大模型技术的独特性，目前还没有整合大模型的集成开发环境，本书给出了一套基于当前已有工具并对其进行优化配置的开发方案，通过"新手验证"模式，手把手教会读者开发一套完整的案例系统。通过该系统可以学会如何应用语言大模型技术、大模型代码生成技术、多模态大模型技术和智能体技术，同时也掌握了开发部署基于大模型技术的智能信息服务系统的实践知识和经验。
本书面向大模型技术兴趣爱好者，也可供普通高校计算机专业本科生和研究生教学使用，还可以作为大模型应用系统设计及开发的培训教材。
本书提供全面的学习资源，包括案例系统源码、教学PPT、难点教学实操视频、本地化书籍大模型AI助手等，读者可通过关注机械工业出版社计算机分社官方微信订阅号——IT有得聊获取。
ChatGLM部署、微调与开发 目录
序言一序言二前 言PART??1**部分 应用技术篇第1章 人工智能大模型概述 21.1 人工智能与大模型简介 21.2 大模型的概念 71.3 大模型的分类 121.4 大模型的应用 141.5 大模型的国内外发展现状 181.6 大模型的意义 251.7 本章小结 25第2章 ChatGLM 26序言一序言二前 言PART??1**部分 应用技术篇第1章 人工智能大模型概述 21.1 人工智能与大模型简介 21.2 大模型的概念 71.3 大模型的分类 121.4 大模型的应用 141.5 大模型的国内外发展现状 181.6 大模型的意义 251.7 本章小结 25第2章 ChatGLM 262.1 智谱AI简介 262.2 ChatGLM是怎样炼成的 272.3 提示词工程 332.4 ChatGLM应用案例 392.5 本章小结 59第3章 大模型国内外商业应用案例 603.1 GLM企业级解决方案及十大应用案例 603.2 国内其他大模型商业应用案例 673.3 国外大模型商业应用案例 723.4 国内外大模型应用落地现状 793.5 本章小结 79第4章 大模型未来发展趋势及挑战 804.1 大模型技术发展趋势 804.2 大模型产业应用趋势 864.3 人工智能伦理与安全 884.4 大模型面临的挑战 914.5 本章小结 92PART??2第二部分 理论基础篇第5章 机器学习与深度学习概述 945.1 机器学习基础概念 945.2 深度学习基本原理 1015.3 本章小结 113第6章 大模型的任务与典型框架 1156.1 自然语言处理大模型 1156.2 计算机视觉大模型 1236.3 多模态大模型 1256.4 本章小结 127第7章 GLM大模型预训练、微调与评估 1287.1 大模型预训练 1287.2 大模型参数微调 1307.3 大模型部署 1367.4 大模型评估 1427.5 本章小结 155第8章 大模型与知识图谱 1568.1 知识图谱增强大模型 1578.2 大模型增强知识图谱 1628.3 大模型与知识图谱协同 1678.4 知识图谱在大模型中的应用 1698.5 本章小结 170PART??3第三部分 实践案例篇第9章 Python语言基础 1729.1 Python语言简介 1729.2 Python环境安装配置与验证 1739.3 基本概念 1769.4 数据结构 1829.5 函数与模块 1859.6 面向对象编程 1899.7 异常处理与调试 1939.8 I/O操作与文件处理 1979.9 ChatGLM开发接口与实例 2019.10 本章小结 207第10章 Python Web开发 20810.1 Web概述 20810.2 Web前端开发技术 21110.3 Web前端开发工具 21910.4 浏览器工具 22110.5 Web前端开发必知标准 22310.6 Web前端开发框架 22410.7 Python Web开发环境搭建 23510.8 FastAPI框架 23810.9 Web服务和部署 24610.10 ChatGLM Web应用开发 实例 25110.11 本章小结 256第11章 数据准备 25711.1 数据获取 25811.2 数据清洗 26211.3 数据标注 26411.4 数据增强 26611.5 系统开发的数据准备 26811.6 本章小结 270第12章 环境搭建 27112.1 软硬件环境需求 27112.2 软件环境安装 27112.3 本章小结 278第13章 本地部署ChatGLM3-6B 27913.1 通过ModelScope社区下载模型 27913.2 克隆仓库 28013.3 运行ChatGLM3-6B Demo 28113.4 LangChain的介绍 28213.5 ZhipuAI在LangChain中的使用 28313.6 常见问题及解决方法 28413.7 本章小结 285第14章 ChatGLM微调 28614.1 模型微调 28614.2 部署微调的模型 29614.3 本章小结 296第15章 基于GLM智能体虚拟角色养成系统 29715.1 需求分析 29715.2 总体设计 29915.3 详细设计 30015.4 系统实现 30715.5 系统测试 33115.6 系统使用说明 33615.7 案例系统部署 34415.8 本章小结 353参考文献 354
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