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1、封面介绍 2、出版时间2025年6月3、内容介绍在人工智能蓬勃发展的当下,大模型技术正引领着新一轮的技术变革。本书以Python语言为主要工具,采用理论与实践相结合的方式,全面、深入地阐述了人工智能大模型的构建与应用,旨在帮助读者系统理解大模型的技术原理,掌握其核心训练方法,从而在人工智能领域建立系统的技术认知体系。全书分为五个部分:第一[...]

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1、封面介绍 2、出版时间2025年1月3、内容介绍本书聚焦于大模型技术在企业中的实际应用,帮助读者应用大模型为企业降本增效。全书共6章:初识大模型、大模型产品生态圈、大模型的技术原理、企业如何部署和应用大模型、企业大模型项目的实施方法、大模型企业应用实践。本书提供了详细的大模型选型和建设标准,旨在为企业提供一份清晰的大模型建设指南,帮助读者[...]

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1、封面介绍 2、出版时间2025年5月3、内容介绍这是一本聚焦Python大语言模型应用开发的实战指南。从基础知识出发,逐步深入讲解主流开发工具与关键技术,最终以当前热门的数字人电商直播项目为例,呈现完整的AI实战路径。本书具有以下特色:由浅入深:本书各章节环环相扣,循序渐进,形成完整的知识体系。注重实战:本书注重实践,引导读者在解决实际项[...]

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1、封面介绍 2、出版时间2025年7月3、内容介绍LangChain为开发人员提供了一套强大而灵活的工具,使其能够轻松构建和优化大模型应用。本书以简洁而实用的方式引导读者入门大模型应用开发,涵盖LangChain 的核心概念、原理和高级特性,通过实例细致解读了LangChain 框架的核心模块和源码,并结合DeepSeek等,为读者提供了在[...]

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我们可以通过一个经典的思维实验来直观地理解为什么莫比乌斯环只有一个面。 1、制作一个莫比乌斯环取一张普通的长纸条。这张纸条有两个面(我们称之为A面和B面)和 四条边(上边、下边、左边、右边)。将纸条的一端旋转180度(也就是半圈),然后将两端粘在一起。现在,你手里拿着的就是一个莫比乌斯环了。 2、关键实验:验证它只有一个面现在,我们来做一个[...]

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1、封面介绍 2、出版时间2025年8月3、内容介绍《PyTorch深度学习与大模型部署及微调》根据大多数软件公司对AI大模型开发程序员的标准要求,结合范例程序,针对零基础人群,讲述了从“入门”到“能干活”所必需掌握的知识点。《PyTorch深度学习与大模型部署及微调》内容涵盖了深度学习各种模型的知识点,包括Python和Pytorch的开发[...]

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1、封面介绍 2、出版时间2025年6月3、内容介绍本书以通俗易懂、大量图解的方式剖析了DeepSeek的底层技术。全书分为3章和附录,第1章详细分析推理大模型的范式转变,即从“训练时计算”到“测试时计算”;第2章解读DeepSeek-R1的架构——混合专家(MoE),第3章展示DeepSeek-R1详细的训练过程及核心技术,涵盖基于GRPO[...]

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1、封面介绍 2、出版时间2025年9月3、内容介绍随着人工智能技术的蓬勃发展,大语言模型与智能体技术正引领着新一轮的技术革新。《AIAgent智能体与MCP开发实践:基于Qwen3大模型》聚焦于智能体技术前沿领域,系统阐述AIAgent智能体开发的技术栈及其示例,并剖析5个大型智能体项目案例,帮助读者深入掌握智能体开发方法。《AIAgent[...]

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1、封面介绍 2、出版时间2025年4月3、内容介绍《大模型轻量化:模型压缩与训练加速》围绕大模型轻量化这一主题,系统地阐述大模型轻量化的基本理论与实现方法,旨在提升模型的部署效率和计算性能。全书分为3部分,共10章。第1部分(第1~5章),介绍大模型的背景与面临的问题,以及Transformer和MoE架构的基本原理;重点讲解模型压缩、训练[...]

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1、封面介绍 2、出版时间2025年5月3、内容介绍《大模型核心技术与开发实践:基于Transformer、PyTorch及Hugging Face》系统地介绍大语言模型(LLM)的理论基础、实现方法及在多种场景中的应用实践。共分为12章,第1~3章介绍Transformer模型的基本架构与核心概念,包括编解码器的结构、自注意力机制、多头注意[...]

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1、封面介绍 2、出版时间2025年7月3、内容介绍本书全面探讨了大语言模型(通常可简称“大模型”)在应用开发中的核心技术与实现。内容涵盖了大语言模型的基本原理、微调与优化技术、复杂项目开发流程及高效实用的工程实践案例,通过结构化的模块设计和详细的代码解析,帮助读者快速掌握相关技术并应用于真实场景,搭建从理论到实践的完整知识体系。本书分为四部[...]

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1、封面介绍 2、出版时间2025年5月3、内容介绍本书收录了约百道大模型工程师常见的面试题目和解答,系统、全面地介绍了与大模型相关的技术,涵盖语义表达、数据预处理、预训练、对齐、垂类微调、组件、评估、架构、检索增强生成(RAG)、智能体、PEFT(参数高效微调),以及训练与推理等内容。书中通过丰富的实例、图表及代码讲解,将复杂概念阐释得通俗[...]

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1、封面介绍 2、出版时间2025年10月3、内容介绍《大模型工程师面试:算法原理、开发实践与系统部署》系统梳理了大模型工程师岗位所需的理论基础与实战技能,围绕算法原理、开发实践与系统部署三大维度展开内容介绍,旨在帮助希望转型为大模型工程师的开发者成功通过面试。《大模型工程师面试:算法原理、开发实践与系统部署》共12章,首先简要介绍大模型技术[...]

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1、封面介绍 2、出版时间2025年5月3、内容介绍本书共12章,围绕大语言模型基础理论、预训练、指令理解、模型增强和模型应用五个部分展开:第一部分介绍大语言模型的基础理论;第二部分介绍大语言模型的预训练,包括大语言模型预训练数据和分布式训练;第三部分介绍大语言模型如何理解并服从人类指令,包括有监督微调和强化学习;第四部分介绍大语言模型增强技[...]

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1、封面介绍 2、出版时间2025年4月3、内容介绍《从零构建大模型:算法、训练与微调》是一本系统且实用的大模型构建指南,旨在引领读者从基础知识起步,逐步深入探索大模型的算法原理、训练方法及微调技术。《从零构建大模型:算法、训练与微调》共12章,涵盖了Transformer模型的基础理论,如Seq2Seq模型、分词、嵌入层和自注意力机制等关键[...]

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