• ChatGLM3大模型本地化部署应用开发与微调/人工智能技术丛书
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ChatGLM3大模型本地化部署应用开发与微调/人工智能技术丛书

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作者王晓华

出版社清华大学出版社

出版时间2024-04

版次1

装帧其他

货号A10一2

上书时间2024-08-27

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品相描述:全新
图书标准信息
  • 作者 王晓华
  • 出版社 清华大学出版社
  • 出版时间 2024-04
  • 版次 1
  • ISBN 9787302658818
  • 定价 89.00元
  • 装帧 其他
  • 开本 16开
  • 页数 274页
  • 字数 479千字
【内容简介】
本书作为《PyTorch2.0深度学习从零开始学》的姊妹篇,专注于大模型的本地化部署、应用开发以及微调等。本书不仅系统地阐述了深度学习大模型的核心理论,更注重实践应用,通过丰富的案例和场景,引导读者从理论走向实践,真正领悟和掌握大模型本地化应用的精髓。

全书共分13章,全方位、多角度地展示了大模型本地化实战的完整方案,内容包括大模型时代的开端、PyTorch2.0深度学习环境搭建、基于gradio的云上自托管ChatGLM3部署实战、使用ChatGLM3与LangChain实现知识图谱抽取和智能问答、适配ChatGLM3终端的Template与Chain详解、ChatGLM3多文本检索的增强生成实战、构建以人为本的ChatGLM3规范化Prompt提示工程、使用ChatGLM3的思维链构建、GLM源码分析与文本生成实战、低资源单GPU微调ChatGLM3实战、会使用工具的ChatGLM3、上市公司财务报表非结构化信息抽取实战、上市公司财务报表智能问答与财务预警实战。

本书适合大模型的初学者、有一定基础的大模型研究人员、大模型应用开发人员。同时,本书还可作为高等院校或高职高专相关专业大模型课程的教材,助力培养新一代的大模型领域人才。
【作者简介】
:
    王晓华,计算机专业讲师,长期讲授面向对象程序设计、数据结构、Hadoop程序设计等研究生和本科生相关课程;主要研究方向为云计算、数据挖掘。曾主持和参与多项国家和省级科研课题,独立科研项目获省级成果认定,发表过多篇论文,拥有一项国家专利。著有《Spark MLlib机器学习实践》《TensorFlow深度学习应用实践》《OpenCV+TensorFlow深度学习与计算机视觉实战》《TensorFlow 2.0卷积神经网络实战》《TensorFlow+Keras自然语言处理实战》等图书。
【目录】
第1章大模型时代的开端

1.1大模型的历史与发展

1.1.1大模型的“涌现”

1.1.2深度学习与大模型的起源

1.1.3大模型的概念与特点

1.1.4大模型开启了深度学习的新时代

1.2为什么要使用大模型

1.2.1大模型与普通模型的区别

1.2.2为什么选择ChatGLM

1.2.3大模型应用场合与发展趋势

1.3本章小结

第2章PyTorch2.0深度学习环境搭建

2.1安装Python开发环境

2.l.1Miniconda的下载与安装

2.1.2PyCharm的下载与安装

2.1.3softmax函数练习

……
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