《Llama大模型实践指南》共包括7章，涵盖了从基础理论到实际应用的全方位内容。第1章深入探讨了大模型的基础理论。第2章和第3章专注于Llama 2大模型的部署和微调，提供了一系列实用的代码示例、案例分析和最佳实践。第4章介绍了多轮对话难题，这是许多大模型开发者和研究人员面临的一大挑战。第5章探讨了如何基于Llama 2定制行业大模型，以满足特定业务需求。第6章介绍了如何利用Llama 2和LangChain构建高效的文档问答模型。第7章展示了多语言大模型的技术细节和应用场景。 《Llama大模型实践指南》既适合刚入门的学生和研究人员阅读，也适合有多年研究经验的专家和工程师阅读。通过阅读本书，读者不仅能掌握Llama 2大模型的核心概念和技术，还能学会如何将这些知识应用于实际问题，从而在这一快速发展的领域中取得优势。

本书由华大生命科学研究院资深NLP专家撰写，旨在带你从零构建高效的企业级RAG系统。本书全面解析RAG原理与实战，涵盖架构与组件、高阶技术与实践、检索与问答模块优化策略、模型推理等核心技术，并深入讲解三大落地优化技术，以及高阶变体与能力增强措施。 本书共8章。第1章介绍RAG技术基础，帮助读者建立对RAG技术的全面认知。第2章介绍RAG系统的核心组件与实践，帮助读者掌握核心技术与基于Python库的实践。第3章介绍高阶RAG技术与实践的细节，帮助读者掌握进阶技术。第4章介绍检索与问答模块的优化，全方位讲解优化策略。第5章介绍模型推理技术，加速RAG技术的落地。第6章介绍RAG系统在实际应用中的鲁棒性、安全性和公平性优化技术，提升RAG系统的整体性能与可信度。第7章介绍RAG技术的高阶变体，以充分挖掘RAG技术的应用潜力。第8章介绍实时知识更新与跨模态能力增强，展望RAG技术未来应用的方向。

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本书全面揭示金融领域大模型的应用与发展趋势，也为我国人工智能在金融领域的深层次应用提供创新启示。

本书主要介绍了大模型的发展与演变、相关技术、应用场景、未来发展趋势和前景。本书首先回顾了大模型技术的起源和发展历程，然后介绍了数据预处理、Transformer、预训练与微调、模型推理和PyTorch框架等技术。此外，本书还通过具体的案例和实践展示了如何应用大模型技术来解决实际问题。本书旨在帮助读者全面了解大模型技术的发展与应用，并推动其在各个领域的应用和发展。 本书图文并茂，理论翔实，案例丰富，适合从事大模型开发的科研人员以及广大的开发者作为技术参考和培训资料，亦可作为高校本科生和研究生的教材。

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大模型是近年来引人注目的热点之一。大模型蓬勃发展的基础，是针对其需求设计的算力及基础架构。本书针对如何为大模型构建基础架构进行深入讲解，并基于TOGAF方法论，剖析业界知名案例的设计方案。 全书总计13章。第1章讲解AI与大模型时代对基础架构的需求；第2章讲解软件程序与专用硬件的结合，涉及GPU并行运算库、机器学习程序的开发框架和分布式AI训练；第3章剖析GPU的硬件架构，涉及GPU的总体设计、Nvidia GH100芯片架构和拥有其他Hopper架构的GPU；第4章讲解GPU服务器的设计与实现；第5章讲解机器学习所依托的I/O框架体系；第6章讲解GPU集群的网络设计与实现；第7章讲解GPU板卡算力调度技术；第8章讲解GPU虚拟化调度方案；第9章讲解GPU集群的网络虚拟化设计与实现；第10章讲解GPU集群的存储设计与实现；第11章讲解如何基于云原生技术为机器学习应用设计与实现更好的开发和运行平台；第12章讲解基于云平台的GPU集群的管理与运营，涉及云运维平台、云运营平台和云审计平台；第13章基于一个服务机器学习的GPU计算平台落地案例，展示如何针对机器学习应用进行需求分析、设计与实现。 无论是高等院校计算机与人工智能等相关专业的本科生或研究生，还是对并行计算技术、云计算技术、高性能存储及高性能网络技术感兴趣的研究人员或工程技术人员，都可以参考和阅读本书。

"《多模态大模型:从理论到实践》系统地介绍多模态大模型的理论基础、关键技术与实际应用。全书分为两部分12章，第1部分（第1～5章）围绕基础理论与技术解析展开论述，包括基本概念、Transformer架构、跨模态对齐、模态融合，以及多模态大模型的预训练方法、模型微调与优化等，为理解多模态大模型的构建逻辑奠定基础。第2部分（第6～12章）聚集于多模态大模型的高级应用与场景实现，包括主流视觉语言模型（如CLIP、BLIP-2等）的实现、跨模态推理与生成的技术应用、多模态大模型的推理与优化方法、模型的安全与可信性问题，并通过多模态检索与推荐系统、多模态语义理解系统和多模态问答系统的端到端开发实践，展示了多模态大模型的实际落地路径。 《多模态大模型:从理论到实践》兼具理论深度与实际应用价值，适合大模型和AI研发人员、人工智能领域的从业者以及高校师生阅读使用，也可作为培训机构和高校人工智能及相关专业的教材或参考书。"

内容简介 这是一本从实践角度深入探讨如何利用大语言模型提升软件交付全生命周期效率与效能的实战性著作。全面细致地讲解了研发和运维人员需要掌握的大语言模型及其相关技术的原理，重点讲解了如何借助大模型实现DevOps、SRE、平台工程三大领域的智能化实践，覆盖开发、测试、运维、监控、安全、项目管理等软件开发全流程和全场景，通过丰富的实例展示了其在实际工作场景中的具体应用。 本书的独特之处在于它不仅涵盖了基础理论知识，如Transformer模型的基本原理及GPT系列模型的发展历程，更注重于实践应用，提供了从预训练到微调的完整方法论。书中特别强调了大语言模型在降低IT人员认知负荷方面的作用，通过集成多种工具和技术，帮助企业构建更加高效、智能的软件交付体系。此外，本书得到了来自企业级、学术界和研究机构近20位专家的一致好评。 通过阅读本书，你将： ?了解大语言模型的发展和起源 ?了解ChatGPT的相关内容，包括GPT模型的结构和完整实现 ?了解Transformer模型的基本原理 ?深入了解大语言模型的微调技术，软件交付的三大底座以及RAG的基本原理 ?探索大语言模型在运维场景中的实践 ?探索大语言模型在编程场景中的实践 ?探索大语言模型在测试场景中的实践 ?探索大语言模型在安全场景中的实践 ?接触前沿的技术趋势，了解实践中的具体方法，清晰看懂实践后的数据和数据

这是一本全面讲解RAG技术原理、实战应用与系统构建的著作。作者结合自身丰富的实战经验，详细阐述了RAG的基础原理、核心组件、优缺点以及使用场景，同时探讨了RAG在大模型应用开发中的变革与潜力。书中不仅揭示了RAG技术背后的数学原理，还通过丰富的案例与代码实现，引导读者从理论走向实践，轻松掌握RAG系统的构建与优化。无论你是深度学习初学者，还是希望提升RAG应用技能的开发者，本书都将为你提供宝贵的参考与指导。 通过阅读本书，你将掌握以下知识： RAG的召回和生成模块算法 高级RAG系统的构建技巧 RAG系统的各种训练方法 RAG的范式变迁 零基础搭建RAG系统 高级RAG系统微调与搭建