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  • 正版新书]ChatGLM3大模型本地化部署、应用开发与微调王晓华9787
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    • 作者: 王晓华著 | 王晓华编 | 王晓华译 | 王晓华绘
    • 出版社: 清华大学出版社
    • 出版时间:2024-04-01
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    • 作者: 王晓华著| 王晓华编| 王晓华译| 王晓华绘
    • 出版社:清华大学出版社
    • 出版时间:2024-04-01
    • 版次:1
    • 印次:1
    • 印刷时间:2024-04-01
    • 字数:479000
    • 开本:16开
    • ISBN:9787302658818
    • 版权提供:清华大学出版社
  • 作者: 王晓华
  • 著: 王晓华
  • 装帧: 平装-胶订
  • 印次: 1
  • 定价: 89
  • ISBN: 9787302658818
  • 出版社: 清华大学出版社
  • 开本: 16开
  • 印刷时间: 2024-04-01
  • 语种: 暂无
  • 出版时间: 2024-04-01
  • 页数: 0
  • 外部编号: 五三B97236
  • 版次: 1
  • 成品尺寸: 暂无
  • 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

    ……

    王晓华,高校计算机专业讲师,研究方向为云计算、大数据与人工智能。著有《PyTorch语音识别实战》《从零开始大模型开发与微调:基于PyTorch与ChatGLM》《PyTorch 2.0深度学习从零开始学》《Python机器学习与可视化分析实战》《谷歌JAX深度学习从零开始学》《Spark 3.0大数据分析与挖掘:基于机器学习》《TensorFlow深度学习应用实践》《OpenCV TensorFlow深度学习与计算机视觉实战》《TensorFlow知识图谱实战》《TensorFlow人脸识别实战》《TensorFlow语音识别实战》《TensorFlow Keras自然语言处理实战》《TensorFlow 2.0卷积神经网络实战》《Keras实战:基于TensorFlow2.2的深度学习实践》《TensorFlow 2.0深度学习从零开始学》《深度学习的数学原理与实现》。

    王晓华,高校计算机专业讲师,研究方向为云计算、大数据与人工智能。著有《PyTorch语音识别实战》《从零开始大模型开发与微调:基于PyTorch与ChatGLM》《PyTorch 2.0深度学习从零开始学》《Python机器学习与可视化分析实战》《谷歌JAX深度学习从零开始学》《Spark 3.0大数据分析与挖掘:基于机器学习》《TensorFlow深度学习应用实践》《OpenCV TensorFlow深度学习与计算机视觉实战》《TensorFlow知识图谱实战》《TensorFlow人脸识别实战》《TensorFlow语音识别实战》《TensorFlow Keras自然语言处理实战》《TensorFlow 2.0卷积神经网络实战》《Keras实战:基于TensorFlow2.2的深度学习实践》《TensorFlow 2.0深度学习从零开始学》《深度学习的数学原理与实现》。

    《ChatGLM3大模型本地化部署、应用开发与微调》作为《PyTorch 2.0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。《ChatGLM3大模型本地化部署、应用开发与微调》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、PyTorch 2.0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。
    《ChatGLM3大模型本地化部署、应用开发与微调》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,《ChatGLM3大模型本地化部署、应用开发与微调》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。

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