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    • 作者: 刘欣 著著 | 刘欣 著编 | 刘欣 著译 | 刘欣 著绘
    • 出版社: 人民邮电出版社
    • 出版时间:2025-09-01
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    • 作者: 刘欣 著著| 刘欣 著编| 刘欣 著译| 刘欣 著绘
    • 出版社:人民邮电出版社
    • 出版时间:2025-09-01
    • 版次:1
    • 印次:1
    • 页数:195
    • 开本:16开
    • ISBN:9787115672001
    • 版权提供:人民邮电出版社
  • 作者: 刘欣 著
  • 著: 刘欣 著 译
  • 装帧: 平装
  • 印次: 1
  • 定价: 69.8
  • ISBN: 9787115672001
  • 出版社: 人民邮电出版社
  • 开本: 16开
  • 印刷时间: 暂无
  • 语种: 暂无
  • 出版时间: 2025-09-01
  • 页数: 195
  • 外部编号: 庄村61837
  • 版次: 1
  • 成品尺寸: 暂无
  • 基 础 篇
    第 1 章 大模型技术概览  3
    11 从机器学习到多模态智能体大模型  3
    111 机器学习  3
    112 大模型  5
    113 多模态智能体大模型  7
    12 动手搭建一个神经网络  9
    121 PyTorch+CUDA 显卡开发环境搭建  9
    122 卷积神经网络与循环神经网络  14
    123 一个典型的手写数字识别 CNN  15
    13 注意力机制的学习训练  19
    131 卷积神经网络中的注意力机制  20
    132 循环神经网络中的注意力机制  22
    133 Transformer 网络结构介绍  24
    第 2 章 Transformer 显卡开发环境与 NLP 任务  29
    21 Transformer 显卡开发环境搭建  29
    22 BERT 系列模型执行 NLP 任务  31
    221 BERT 模型网络结构  31
    222 BERT 变体模型  33
    223 BERT 模型处理自然语言处理任务 35
    23 GPT 模型与早期多模态 ViT 模型  41
    231 GPT 网络结构  41
    232 ViT 网络结构  44
    第 3 章 开源大模型的推理与训练  49
    31 魔搭社区与复杂环境搭建  49
    32 从零开始训练一个 GPT-2 小模型  51
    321 数据的整理与清洗  51
    322 GPT-2 小模型训练  55
    323 GPT-2 小模型对话测试  58
    33 全量微调训练与增量微调训练  61
    34 Llama 3 与 Llama 4  63
    35 Alpaca 指令式数据集  64
    36 Llama 3 及其量化模型的部署  65
    361 Llama 3 常规模型部署  65
    362 Llama 3 量化模型部署  68
    37 LoRA、P-Tuning、SFT、DPO、PPO 等各种增量微调技术  74
    38 基于 PEFT 库使用 LoRA 对 Llama 3 进行微调  76
    核 心 篇
    第 4 章 提示工程技术与应用  83
    41 提示工程的思维链与策略技巧  83
    42 Llama 3 利用提示工程策略完成自然语言处理任务  87
    43 构建多角色的 GPT 应用:Llama 3 的提示工程实践  89
    44 多任务提示系统的构建与智能体工具链集成  91
    45 意图识别与 Agent Tool Calling  95
    46 LMStudio+Llama 3 实现多轮历史对话与长文本对话  101
    第 5 章 基于 Llama 3 打造 SWE-Agent 编程助手  107
    51 Llama 3 SWE-Agent 的框架结构 107
    52 数据集的准备、清洗与指令 Token 化  109
    53 Code-Llama 3-Instruct 底座模型的微调开发  110
    54 智能体的规划、决策、搜索、项目管理与编码  115
    55 Llama 3 SWE-Agent 的前端与应用部署  120
    第 6 章 Llama 3 私有化落地应用之初级 RAG  125
    61 私有化大模型的巨大潜力  125
    62 在落地场景中比较微调与 RAG  126
    63 M3E、E5、Tao8k 等第 一代向量编码模型  127
    64 知识库中的向量编码库与向量数据库  129
    65 ChatPDF 案例——与单篇文档对话  132
    第 7 章 Llama 3 私有化落地应用之进阶 RAG  137
    71 BGE、BCE、ACGE 等第二代向量编码模型  137
    72 多渠道检索数据来源  139
    73 精准指令向量化  143
    74 Zpoint、GTE、Xiaobu 等第三代向量编码模型  145
    75 Clinical-Llama 3 的 Lora 微调  148
    76 Clinical-Llama 3 的向量化重排  152
    第 8 章 基于 Llama 3 打造专用知识站与问答系统  155
    81 Python 自动化处理文档的方法  155
    82 使用 LangChain 构建关键工作链  158
    83 构建问答系统的全栈架构  161
    831 架设后端服务  161
    832 实现前端界面  164
    扩 展 篇
    第 9 章 Llama 3 手机与边缘计算部署  171
    91 端侧大模型的价值与前景  171
    92 再探 llamacpp  172
    93 Maid 与 MLC-Chat 分析  173
    94 算力板的选配  175
    95 llamacpp Android 工程  179
    第 10 章 Llama 3 的高级功能  183
    101 世界模型与多模态大模型  183
    102 Llama 3 与视觉大模型联动开发多模态对话平台  185
    103 Llama 3 与语音大模型联动制作数字世界的分身  188
    104 Llama 3 与绘图大模型联动进行 AI 图片设计  192
    105 星河滚烫,你就是理想——具身智能 AGI  194
    后记  196

    刘 欣
    东南大学工程博士在读,研究方向为大模型和类脑计算。多年来专注于Llama及Qwen等大模型的开发与应用,对开源大模型的设计与特性有着深刻的认识,擅长多模态智能体大模型的构建与落地。实战经验丰富,编写的多个优秀大模型系统已应用于实际项目,同时撰写了大量有关大模型的技术文章,相关研究成果在NEUROCOMPUTING 等国际知名期刊上发表。活跃于大模型开源社区,是RWKV、Wenda、ShareAl、Fay、Linly-Talker等多个社区型开源项目的核心成员。

    ·覆盖Llama 3应用场景:包含多模态智能体、编程助手、私有化部署等前沿技术。
    ·实战案例丰富:提供大量案例分析和项目实践,助力快速上手。
    ·掌握大模型核心技巧:深入剖析提示工程、RAG技术,轻松应对复杂NLP任务。
    ·探索前沿部署领域:探索了Llama 3在移动端与边缘计算领域的部署价值与广阔前景,深入剖析了模型的功能,如世界模型的理念与多模态大模型的开发技巧。

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