前言
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、常见操作和应用发3个方面，帮助大语言模型的使用者、应用发者循序渐地掌握大模型的原理、操作以及多个场景下的应用发技能。
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、多种有代表性的源大语言模型的安装、微调与量化等常见操作。
- 发篇讲述大语言模型在Chat、辅助编程、RAG、翻译、AI Agent、智能语音对话、数字人、模型训练、AI小镇这9个领域的应用发过程，从工作原理、源码分析、部署运行和测试验证等方面行了详细介绍。中间还穿插讲解了VS Code插件的发，丰富了应用运行的场景。
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书籍亮点
- （1）需求导向，实用为本：作者凭借多年AI培训与社区建设的深厚积累，汲取项目实践与学员互动之精华，提炼出高效实用的发方法论，为读者提供值得信赖的专业指导。
- （2）案例驱动，高效通关：精选Chat、辅助编程、RAG、翻译、AI Agent、智能语音对话、数字人、模型训练、AI小镇及VS Code插件等十大领域案例，引导读者快速通关核心领域的大模型应用发。
- （3）实操验证，轻松上手：作者将丰富的实战经验精炼成一系列经过严格验证的部署、微调和量化操作流程，确保读者在多领域场景中获得高效、精准的发体验。
适用人群：
对人工智能和机器学习感兴趣的学生和研究人员。希望提升自身技能的应用开发者和工程师。寻求创新解决方案的企业和技术领导者。
目录
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
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