今天没有多的废话，直接给大家推荐这本书----《大模型项目实战：多领域智能应用开发》！这本书面向大语言模型应用的使用者和开发者，从大语言模型的基础知识开始，逐步深入，详细介绍了常见的操作方法和各类型应用的开发过程。

全书共18章，分为三篇。

基础篇（第1～3章），讲解大语言模型的基础知识、应用架构、应用工作模式。

操作篇（第4～8章），讲解大模型的实操环节，包括应用环境的搭建，多种大模型的安装、微调与量化等，囊括了大模型的常用操作。

开发篇（第9～18章），详细讲述大语言模型在9个领域的应用开发过程，包括Chat、编程、RAG、翻译、AI Agent、语音、数字人、提示词生成、AI小镇等，涵盖应用的开发目标、原理及开发过程，中间还穿插讲解了VS Code插件的开发，丰富了应用的运行场景。

具体来说，本篇中每章都阐述了示例的设计目标，详细介绍了应用的运行原理，给出了源代码、运行方法、运行结果，内容完整，各章自成体系，章与章之间无严格的阅读顺序。

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编辑推荐

适读人群 ：对大模型开发有感兴趣的人

（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，提炼出高效实用的开发方法论，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开发。

（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、精准的开发体验。

作者简介

高强文

互链高科（北京）技术发展有限公司总经理，银川方达电子系统工程有限公司董事长，宁夏回族自治区劳动模范。专注于人工智能大语言模型应用开发、开源社区开发与运营。参加工作20多年来，一直从事医疗健康领域信息化、人工智能等产品研发与管理工作，近年来致力于开源事业，开发运营aliendao.cn、gitclone.com和opendao.cn等开源社区，在GitHub上贡献了20多个开源代码库。

目 录

前 言

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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