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。 本书分为四部分，共10章，系统梳理了大语言模型的核心架构与原理，深入讲解了Transformer模型的构造与训练机制，全面介绍了现代微调方法（如LoRA、P-Tuning等）以及模型量化、编译与推理优化的关键技术。针对应用场景，本书结合多个企业级实际案例，包括电商智能客服平台、编程辅助插件、寻人检索数据库和硬件开发工程师助理等，详细展示了从需求分析、数据处理、模型选择到上线部署的完整开发流程。这些案例不仅强调技术实现，还融入了工程实践中常见的问题与解决方案，为读者提供了丰富的参考资料。 本书适合对大语言模型感兴趣的技术爱好者、希望深入研究模型微调与优化的科研人员、从事人工智能开发的工程师和产品经理，同时也适合高等院校相关专业学习大语言模型的师生。同时，随书附赠案例代码、教学视频及授课用PPT，读者可通过扫封底二维码获取。无论是初学者学习理论基础、学生探索前沿技术，还是工程师在一线工作中进行实践开发，本书都能提供系统化的知识体系和实用的开发技能。

前言
第一部分 理论基础与开发准备
第1章 大语言模型基础
1.1 大语言模型概述
1.1.1 大语言模型发展历史
1.1.2 大语言模型发展现状
1.2 模型的基本架构
1.2.1 Transformer架构解析
1.2.2 编码器-解码器
1.2.3 注意力机制详解
1.3 大语言模型应用开发基础
1.3.1 与大语言模型相关的Python开发技术
1.3.2 React开发框架
1.4 大语言模型训练原理简介
1.4.1 LoRA微调技术
1.4.2 Prompt改进：P-Tuning
1.4.3 人类反馈强化学习
第2章 大语言模型应用开发基础
2.1 CUDA并行编程技术
2.1.1 CUDA编程模型与架构原理
2.1.2 基于CUDA的矩阵运算与优化实现
2.1.3 CUDA内核性能调优与工具使用
2.2 基于PyTorch的大语言模型构建方法
2.2.1 PyTorch核心模块解析：数据加载与模型定义
2.2.2 自动微分与优化器的实现原理
2.2.3 多GPU分布式训练与性能优化
2.3 Nginx web服务器开发
2.3.1 Nginx核心模块与配置解析
2.3.2 使用Nginx处理静态与动态内容
2.3.3 高并发场景下的性能调优
2.4 Hugging Face的Transformer库
2.4.1 Transformer库基础：模型加载与简单推理
2.4.2 自定义微调流程：从数据准备到模型训练
2.4.3 模型导出与量化加速推理
2.5 API开发与云端部署
2.5.1 FastAPI框架快速搭建RESTful接口
2.5.2 部署深度学习模型服务：从本地到云端
2.5.3 接口性能监控与日志管理工具开发
第二部分 核心技术解析与优化
第3章 大语言模型微调与应用实战
3.1 基于LLaMA3模型的微调技术
3.1.1 微调场景分析：任务分类、文本生成与问答
3.1.2 微调数据准备与预处理
3.1.3 微调过程实现：冻结层优化与增量学习
3.2 基于GeMMA-7B模型的微调技术
3.2.1 GeMMA-7B模型的任务适配：多任务微调方法
3.2.2 数据增强技术在微调中的应用
3.2.3 高效微调工具链：使用Hugging Face与PEFT方法
3.3 案例实战：企业文档问答平台
3.3.1 企业文档问答任务需求分析与功能模块划分
3.3.2 构建企业文档问答系统
3.3.3 微调、部署与性能测试
第4章 模型量化、编译与推理
4.1 大语言模型量化原理
4.1.1 模型量化技术简介：从FP32到INT8的精度降低方法
4.1.2 量化算法实现：动态量化与静态量化的技术差异
4.1.3 量化对推理性能的影响分析：速度提升与硬件加速
4.2 基于LLaMA3模型的量化过程
4.2.1 模型编译
4.2.2 模型加载
4.2.3 模型量化与测试
4.2.4 通过Nginx运行量化模型
4.3 基于GeMMA-7B模型的量化过程
4.3.1 模型编译
4.3.2 模型加载
4.3.3 模型量化与测试
4.3.4 通过Nginx运行量化模型
4.4 量化模型与推理
4.4.1 INT8推理框架对比：TensorRT与ONNX Runtime的应用
4.4.2 量化模型的实时推理
第三部分 行业应用开发与实战
第5章 服务类应用开发：电商智能客服平台
5.1 客服平台需求分析与功能规划
5.1.1 电商场景中的常见客服需求分析
5.1.2 智能客服功能模块分解：对话生成、问题匹配与用户情绪检测
5.1.3 技术架构设计：对话模型与后端服务的集成
5.2 数据收集与清洗：构建电商客服知识库
5.2.1 知识库构建的流程与数据来源分析：商品信息与用户问题整合
5.2.2 数据清洗与分类技术：停用词过滤、分词与主题标签提取
5.2.3 数据增强与扩展方法：同义词替换与多语言支持
5.3 模型选择与微调：定制化客服模型开发
5.3.1 选择合适的预训练模型：对比BERT、GPT与T5的适用场景
5.3.2 微调对话生成模型：训练FAQ匹配与上下文生成能力
5.3.3 模型评估与优化：BLEU、ROUGE等指标的使用与调优
5.4 聊天逻辑与上下文管理实现
5.4.1 多轮对话上下文管理：用户意图识别与历史对话跟踪
5.4.2 对话状态追踪与转移：Slot Filling技术的应用
5.4.3 自然对话中的中断与恢复逻辑处理
5.5 实时问答API与平台部署
5.5.1 API设计与开发：实现多轮对话与知识检索接口
5.5.2 实时部署与性能优化：负载均衡与延迟优化
第6章 生产类应用开发：编程辅助插件
6.1 编程辅助需求分析与插件架构设计
6.1.1 需求分解：语法检查、代码生成与性能优化
6.1.2 数据流、后端逻辑与UI组件分离
6.2 编程语言模型微调：从代码生成到Bug修复
6.2.1 代码生成任务微调：从小样本学习到语法生成
6.2.2 错误检测与修复模型实现：代码标注与错误模式