摘要：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。

学大模型项目实战该看什么书？大模型实战好书推荐，10年程序员倾囊相授！不会的建议翻烂这本书！！

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、AlAgent、智能语音对话、数字人、模型训练、Al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VSCode插件的开发，丰富了应用运行的场景。

大模型书籍：公煮号：【AI大模型Agent】

1. AI开发者和数据研究者

• 如果你从事AI算法开发或数据科学工作，尤其是自然语言处理、计算机视觉等领域，本书通过实际案例指导你如何将大模型应用到项目中，是技术提升的重要工具。

2. AI项目经理和技术负责人

• 作为项目经理或技术负责人，你将学习到如何通过大模型技术来规划和推动多领域AI应用项目的落地，尤其是如何协调团队、调配资源、解决跨领域的技术难题。

3. 企业决策者和创新领导者

• 如果你是企业的管理层，本书不仅帮助你理解大模型的商业价值，还能让你掌握如何将AI创新融入到产品或服务的开发中，为企业的数字化转型提供有力支持。

4. 对AI技术感兴趣的初学者

• 如果你对人工智能有浓厚兴趣，并且希望了解如何使用现有的AI大模型进行应用开发，这本书也能作为一个入门指南，帮助你从理论到实践，逐步了解AI技术的应用场景。

1. 深入理解大模型的核心原理

• 本书详细阐述了大模型的工作原理，如何通过海量数据的训练，利用深度学习框架来提升模型的智能水平。你将理解GPT、BERT等模型如何通过转化器架构实现自然语言理解、生成等任务。

2. 多领域智能应用开发实践

• 书中通过多个领域的案例（如金融、医疗、零售等）展示了如何将大模型应用于具体场景。这不仅帮助你理解AI如何从技术走向商业应用，还能让你掌握如何在不同领域中部署大模型解决实际问题。

3. 大模型的项目管理和落地策略

• 本书从项目管理的角度出发，提供了大模型项目的开发、部署和维护全过程的实践指南。你将学习到如何优化大模型的计算资源，如何提升模型的效能，如何有效进行模型监控与调整等。

4. 大模型应用的技术架构与工具链

• 你将掌握如何选择合适的框架和工具（如TensorFlow、PyTorch等）来支持大模型的训练和开发，从而帮助你高效地实现技术方案的落地。

1. 提升团队的AI开发能力

• 在当前的职场环境中，AI已成为各行业数字化转型的核心竞争力之一。通过学习本书，开发者可以提升AI项目的实际操作能力，在团队中承担更重要的技术角色。

2. 促进跨行业的AI应用落地

• 企业正在寻找能够将AI应用到具体业务的解决方案，本书通过实际案例展示了AI如何应用于金融、医疗、教育、零售等行业，帮助企业走向行业创新。

3. 支持企业数字化转型与智能化升级

• 大模型的应用可以显著提升企业的运营效率和智能化水平。通过本书，企业可以探索如何通过大模型的能力，提升产品研发、客户服务、智能决策等方面的效能，推动企业的数字化转型。

4. 提高跨部门协作效率

• 在涉及AI项目时，团队的跨部门协作至关重要。书中讲解的项目管理方法和多领域应用实践，能够帮助跨部门团队建立更加高效的协作机制，从而提升整体项目的执行力。

1. 个性化推荐与智能营销

• 在零售、电商、内容平台等领域，利用大模型可以实现更加精准的用户画像和个性化推荐，提升用户体验和转化率。本书提供了具体的案例和技术路线，帮助你构建智能营销系统。

2. 智能客服与自动化解决方案

• 大模型能够在自然语言理解方面表现出色，因此在智能客服领域具有广泛应用。通过本书，你可以了解如何开发AI客服系统，优化客户服务流程，提升响应效率和服务质量。

3. 智能医疗与精准诊断

• 在医疗行业，大模型的应用可用于病历分析、疾病预测、影像识别等方面。本书展示了如何通过AI模型辅助医生提升诊疗效率，减少人为错误，为患者提供更高效的医疗服务。

4. 金融风险评估与智能决策

• 在金融领域，大模型能够分析海量的市场数据，进行风险预测和投资决策支持。本书通过案例分析，展示了如何在金融行业利用大模型进行信用评估、投资风险控制等。

1. 数据处理与分析能力

• 通过大模型的应用，企业能够处理海量数据，并从中提取有价值的信息。书中介绍了如何利用大模型自动分析和归纳，帮助企业在复杂环境中做出高效决策。

2. 多任务处理与自动化

• 大模型能够同时处理多个任务，如文本生成、语言翻译、情感分析等，极大提升工作效率。本书指导读者如何使用大模型完成多任务处理，从而提高工作中的自动化程度。

3. 解决高复杂度的行业问题

• 无论是金融市场的预测，还是医疗影像的分析，大模型都能够处理高复杂度的数据分析问题，帮助行业实现精准决策和优化运营。

《大模型项目实战：多领域智能应用开发》 是一本集技术深度与实践经验于一体的实用指南，帮助开发者、管理者和企业领导者了解并应用大模型技术，提升自身竞争力，并推动企业在多领域的智能化转型。

• 开发者： 你将掌握大模型的实际应用，提升项目实战能力。

• 企业决策者： 你将了解如何将AI技术应用到业务中，推动企业创新与数字化升级。

• 职场人士： 本书为你提供了跨行业AI应用的解决方案，帮助你在未来职场中占据一席之地。

如果你渴望在AI浪潮中乘风破浪，提升自身的技术水平或推动企业的AI应用落地，《大模型项目实战：多领域智能应用开发》绝对是一本不可错过的好书！

目 录

前 言

基础篇

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

操作篇

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

开发篇

第9章 Chat应用 94

9.1 目标 94

9.2 原理 94

9.3 开发过程 96

第10章 辅助编程应用 102

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

来源：AI大模型agent