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ChatGLM部署、微調與開發
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ChatGLM部署、微調與開發 版權信息
- ISBN：9787111766421
- 條形碼：9787111766421 ; 978-7-111-76642-1
- 裝幀：平裝-膠訂
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：
ChatGLM部署、微調與開發 本書特色
①知識全面性：從基本概念、產品使用，到大模型相關理論及應用基礎知識，再到實踐案例部署、微調與開發；
②資源全面性：提供全面的學習資源，包括案例系統源碼、教學PPT、難點教學實操視頻，本地化書籍大模型AI助手等；
③讀者的全面性：不同層次讀者都能夠各取所需，同時獲得清晰的學習引導。
ChatGLM部署、微調與開發 內容簡介
本書系統介紹了ChatGLM大語言模型的部署、微調與開發，并提供了極具參考價值的大模型應用實戰案例。所設計的學習架構包含三個核心部分：①應用技術篇。首先深入淺出地介紹什么是人工智能和大模型，并詳細介紹"智譜清言"這一款大模型產品的使用方法，以幫助讀者獲得一個有效提升工作和學習效率的技術手段。其次，從技術和應用角度介紹了大模型的國內外研究和發展現狀，并展望了大模型未來的發展趨勢。②理論基礎篇。該部分給出了大模型相關理論、模型和任務框架，以及GLM訓練、微調、部署及評估等基礎知識，還論述了大模型與知識圖譜相結合使用的情況。③實踐案例篇。由于當前大模型技術的獨特性，目前還沒有整合大模型的集成開發環境，本書給出了一套基于當前已有工具并對其進行優化配置的開發方案，通過"新手驗證"模式，手把手教會讀者開發一套完整的案例系統。通過該系統可以學會如何應用語言大模型技術、大模型代碼生成技術、多模態大模型技術和智能體技術，同時也掌握了開發部署基于大模型技術的智能信息服務系統的實踐知識和經驗。
本書面向大模型技術興趣愛好者，也可供普通高校計算機專業本科生和研究生教學使用，還可以作為大模型應用系統設計及開發的培訓教材。
本書提供全面的學習資源，包括案例系統源碼、教學PPT、難點教學實操視頻、本地化書籍大模型AI助手等，讀者可通過關注機械工業出版社計算機分社官方微信訂閱號——IT有得聊獲取。
ChatGLM部署、微調與開發 目錄
序言一序言二前 言PART??1**部分 應用技術篇第1章 人工智能大模型概述 21.1 人工智能與大模型簡介 21.2 大模型的概念 71.3 大模型的分類 121.4 大模型的應用 141.5 大模型的國內外發展現狀 181.6 大模型的意義 251.7 本章小結 25第2章 ChatGLM 26序言一序言二前 言PART??1**部分 應用技術篇第1章 人工智能大模型概述 21.1 人工智能與大模型簡介 21.2 大模型的概念 71.3 大模型的分類 121.4 大模型的應用 141.5 大模型的國內外發展現狀 181.6 大模型的意義 251.7 本章小結 25第2章 ChatGLM 262.1 智譜AI簡介 262.2 ChatGLM是怎樣煉成的 272.3 提示詞工程 332.4 ChatGLM應用案例 392.5 本章小結 59第3章 大模型國內外商業應用案例 603.1 GLM企業級解決方案及十大應用案例 603.2 國內其他大模型商業應用案例 673.3 國外大模型商業應用案例 723.4 國內外大模型應用落地現狀 793.5 本章小結 79第4章 大模型未來發展趨勢及挑戰 804.1 大模型技術發展趨勢 804.2 大模型產業應用趨勢 864.3 人工智能倫理與安全 884.4 大模型面臨的挑戰 914.5 本章小結 92PART??2第二部分 理論基礎篇第5章 機器學習與深度學習概述 945.1 機器學習基礎概念 945.2 深度學習基本原理 1015.3 本章小結 113第6章 大模型的任務與典型框架 1156.1 自然語言處理大模型 1156.2 計算機視覺大模型 1236.3 多模態大模型 1256.4 本章小結 127第7章 GLM大模型預訓練、微調與評估 1287.1 大模型預訓練 1287.2 大模型參數微調 1307.3 大模型部署 1367.4 大模型評估 1427.5 本章小結 155第8章 大模型與知識圖譜 1568.1 知識圖譜增強大模型 1578.2 大模型增強知識圖譜 1628.3 大模型與知識圖譜協同 1678.4 知識圖譜在大模型中的應用 1698.5 本章小結 170PART??3第三部分 實踐案例篇第9章 Python語言基礎 1729.1 Python語言簡介 1729.2 Python環境安裝配置與驗證 1739.3 基本概念 1769.4 數據結構 1829.5 函數與模塊 1859.6 面向對象編程 1899.7 異常處理與調試 1939.8 I/O操作與文件處理 1979.9 ChatGLM開發接口與實例 2019.10 本章小結 207第10章 Python Web開發 20810.1 Web概述 20810.2 Web前端開發技術 21110.3 Web前端開發工具 21910.4 瀏覽器工具 22110.5 Web前端開發必知標準 22310.6 Web前端開發框架 22410.7 Python Web開發環境搭建 23510.8 FastAPI框架 23810.9 Web服務和部署 24610.10 ChatGLM Web應用開發 實例 25110.11 本章小結 256第11章 數據準備 25711.1 數據獲取 25811.2 數據清洗 26211.3 數據標注 26411.4 數據增強 26611.5 系統開發的數據準備 26811.6 本章小結 270第12章 環境搭建 27112.1 軟硬件環境需求 27112.2 軟件環境安裝 27112.3 本章小結 278第13章 本地部署ChatGLM3-6B 27913.1 通過ModelScope社區下載模型 27913.2 克隆倉庫 28013.3 運行ChatGLM3-6B Demo 28113.4 LangChain的介紹 28213.5 ZhipuAI在LangChain中的使用 28313.6 常見問題及解決方法 28413.7 本章小結 285第14章 ChatGLM微調 28614.1 模型微調 28614.2 部署微調的模型 29614.3 本章小結 296第15章 基于GLM智能體虛擬角色養成系統 29715.1 需求分析 29715.2 總體設計 29915.3 詳細設計 30015.4 系統實現 30715.5 系統測試 33115.6 系統使用說明 33615.7 案例系統部署 34415.8 本章小結 353參考文獻 354
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