ChatGLM3大模型本地化部署、应用开发与微调--聚文网

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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。

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
……

ChatGLM3大模型本地化部署、应用开发与微调

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