
会员
ChatGLM3大模型本地化部署、应用开发与微调
更新时间:2024-12-31 20:56:05 最新章节:附录 大模型的“幻觉”
书籍简介
《ChatGLM3大模型本地化部署、应用开发与微调》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。《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、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。《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。
品牌:清华大学
上架时间:2024-04-01 00:00:00
出版社:清华大学出版社
本书数字版权由清华大学提供,并由其授权上海阅文信息技术有限公司制作发行
最新章节
王晓华
最新上架
- 会员本书着重阐述了深度学习时代的计算机视觉算法的工作原理,首先对深度学习与计算机视觉基础进行了介绍,之后对卷积神经网络结构的演化过程,以及基于深度学习的目标检测算法、图像分割算法、人体姿态估计算法、行人重识别与目标跟踪算法、人脸识别算法以及图像超分辨率重建方法进行了介绍。本书系统讲解了在日常生活和工作中常见的几项计算机视觉任务,并着重介绍了在当今深度学习时代,这些计算机视觉任务是如何工作的,可使读者快计算机9.9万字
- 会员本书从写作与ChatGPT的基础知识讲起,结合创作者的实际写作经历与写作教学经历,介绍了用ChatGPT写作的基础技巧、进阶写作的方法、不同文体的写作方法、写作变现的秘诀,让读者理解写作技巧与变现思路。计算机14.7万字
- 会员本书分为23章,从基础的演讲知识入手,到演讲稿的写作技巧,再到指导读者如何有效地利用ChatGPT进行演讲稿写作和演讲练习,最后通过实际的行业案例进行深入的学习和实战应用。使读者不仅可以学习演讲的相关知识,还能对如何利用ChatGPT进行有效的演讲有所理解。计算机19.1万字
- 会员本书讲解如何利用AI工具来高效制作和设计PPT,全书共分为8章,前面7章分别介绍了PPT不同制作内容的相关知识和技巧,包括软件操作层面、设计思维层面、素材应用层面的内容,第8章模拟了两个真实工作场景下的PPT使用需求,逐步讲解设计的关键环节,旨在帮助读者解决工作中的实际问题。计算机601字
- 会员《PyTorch深度学习与企业级项目实战》立足于具体的企业级项目开发实践,以通俗易懂的方式详细介绍PyTorch深度学习的基础理论以及相关的必要知识,同时以实际动手操作的方式来引导读者入门人工智能深度学习。《PyTorch深度学习与企业级项目实战》共分18章,内容主要包括人工智能、机器学习和深度学习之间的关系,深度学习框架PyTorch2.0的环境搭建,Python数据科学库,深度学习基本原理,计算机10.8万字
- 会员本书共有10章,包括51个实操案例解析和80个行业案例分析。书中内容从技能线和案例线展开介绍。技能线:从人工智能的相关技术入手,不仅介绍了AI训练师的发展历程和行业动态,还重点讲述了AI训练师的职业技能提升方法。案例线:不仅涵盖了AI领域的各个方面,而且非常注重算法与模型的实际应用,通过分析大量的经典案例,可以让读者更好地掌握AI训练的相关技能。计算机11.6万字
- 会员在人工智能技术的大力驱动下,智能控制与强化学习发展迅猛,先进自动化设计与控制日新月异。本书针对复杂离散时间系统的优化调节、最优跟踪、零和博弈等问题,以实现稳定学习、演化学习和快速学习为目标,建立一套先进的值迭代评判学习控制理论与设计方法。首先,对先进值迭代框架下迭代策略的稳定性进行全面深入的分析,建立一系列适用于不同场景的稳定性判据,从理论层面揭示值迭代算法能够实现离线最优控制和在线演化控制。其次计算机8.7万字