大模型项目实战：多领域智能应用开发
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。
目 录
前 言
基础篇
第 1 章 大语言模型的基础知识
1.1 大语言模型概述 1.2 基本原理 1.3 应用开发技术 1.4 训练方法 1.5 常见现象
第 2 章 大语言模型应用架构
2.1 整体架构 2.2 基础设施 2.3 基础软件 2.4 应用软件
第 3 章 大语言模型应用的工作模式
3.1 硬件部署 3.2 应用软件部署 3.3 运行模式
操作篇
第 4 章 应用环境搭建
4.1 基础设施 4.2 基础软件安装 4.3 其他软件安装
第 5 章 大语言模型安装
5.1 ChatGLM 安装 5.2 Qwen-VL 安装 5.3 LLaMA2 安装 5.4 Gemma 安装 5.5 Whisper 安装
第 6 章 大语言模型微调
6.1 ChatGLM 微调 6.2 LLaMA2 微调 6.3 Gemma 微调
第 7 章 大语言模型量化
7.1 量化介绍 7.2 llama.cpp 量化过程 7.3 gemma.cpp 量化过程
第 8 章 多模态模型应用
8.1 Stable Diffusion 介绍 8.2 Stable Diffusion 部署 8.3 Stable Diffusion 应用
开发篇
第 9 章 Chat 应用
9.1 目标 9.2 原理 9.3 开发过程
第 10 章 辅助编程应用
10.1 目标 10.2 原理 10.3 开发过程
第 11 章 VS Code 插件
11.1 目标 11.2 原理 11.3 开发过程
第 12 章 检索增强生成应用
12.1 目标 12.2 原理 12.3 开发过程
第 13 章 PDF 翻译应用
13.1 目标 13.2 原理 13.3 开发过程
第 14 章 智能代理应用
14.1 目标 14.2 原理 14.3 开发过程
第 15 章 语音模型应用
15.1 目标 15.2 原理 15.3 开发过程
第 16 章 数字人应用
16.1 目标 16.2 原理 16.3 开发过程
第 17 章 提示词生成应用：从零训练模型
17.1 目标 17.2 原理 17.3 开发与训练过程
第 18 章 AI 小镇应用
18.1 目标 18.2 原理 18.3 开发过程
