你是否渴望掌握大模型的奥秘，却又不知从何开始？《Llama大模型实践指南》来了！它为你揭开Llama大模型的神秘面纱，无论你是新手还是老手，都能在这里找到深入浅出的讲解和宝贵的实践灵感。

《Llama大模型实践指南》是为所有对大模型感兴趣的人准备的。从零基础的学生、研究人员，到深耕多年的专家、工程师，都能在此找到成长路径。书中不仅详解Llama 2的核心知识，更关键的是，它教你如何将这些知识转化为解决实际问题的能力，助你在快速发展的AI领域赢得优势。

▊《Llama大模型实践指南》

张俊祺，曲东奇，张正，占冰强 等 著

• 全面介绍Llama的入门指南；实用案例和示例代码助你快速上手

• 本书配套AI助手答疑解惑

• 本书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

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01 本书一共有7章内容：

第1章：大模型基础理论的启蒙， 本章是探索大模型世界的起点，不仅追溯了其发展脉络与未来趋势，更深入浅出地剖析了核心算法与工作机制，为后续实践打下坚实基础。

第2-3章：Llama 2大模型的实操指南， 这两章将带你直接进入Llama 2的操作核心，从部署到微调，全程提供详实的代码、案例与实操指导。你不仅能学会如何有效应用，更能掌握根据需求定制优化的秘诀，让知识快速转化为生产力。

第4章：多轮对话的艺术与挑战，多轮对话是智能交互的关键，也是一大挑战。本章将揭示其设计原理，并通过丰富实例，助你理解如何构建、调试并优化那些能进行复杂、自然对话的系统。

第5章：行业大模型的定制之道， 如何让大模型精准服务于特定业务？本章将分享行业大模型的设计思路与实现路径，为你提供将通用大模型定制化、场景化的实用指南。

第6章：构建高效的文档问答模型， 想用技术让知识检索更高效？本章聚焦Llama 2与LangChain的结合，通过实战演示，教你如何构建强大的文档问答模型，将复杂技术转化为解决实际问题的利器。

第7章：多语言大模型的前沿探索， 本章将带你探索多语言大模型的前沿领域，解析其构建原理，并探讨它们在全球化浪潮中的巨大价值与无限潜力。

02 目录

第1章　大模型的基础理论

1.1　大模型的发展历史 1.2　大模型的核心框架 1.3　数据收集和数据处理 1.4　大模型的预训练及微调 1.5　大模型的评测

第2章　部署Llama 2大模型

2.1　部署前的准备 2.2　模型的导入与加载 2.3　模型部署

第3章　微调Llama 2大模型

3.1　微调的数据集准备和标注 3.2　Llama 2大模型加载 3.3　微调策略设计及模型重新训练 3.4　模型评估、测试和模型优化 3.5　模型保存、模型部署和推理加速

第4章　解决Llama 2大模型多轮对话难题

4.1　定制多轮对话数据集和构造方法 4.2　实操构造多轮对话微调训练数据集 4.3　通过多轮对话存储解决信息流失问题 4.4　提高大模型多轮对话应对能力 4.5　模型评估与持续改进 4.6　适合Llama 2大模型多轮对话的prompt构建

第5章　基于Llama 2定制行业大模型

5.1　业务数据分析指导行业大模型定制 5.2　行业数据的获取与预处理 5.3　Llama 2大模型导入初始化 5.4　微调获得行业特定大模型 5.5　模型测试、评估和优化

第6章　Llama 2 + LangChain文档问答模型构建

6.1　LangChain介绍 6.2　LangChain的主要概念与示例 6.3　LangChain 环境配置 6.4　Llama 2+LangChain文档问答模型评估

第7章　多语言大模型技术介绍及其工业应用

7.1　多语言大模型的研究现状和技术方向 7.2　多语言大模型的预训练资源和评测任务 7.3　多语言大模型的优化方向 7.4　多语言大模型的工业应用

今天推荐的这本书，不是为了让大家“囤书”，而是它真的能让你走得更远。甚至不用全都立刻看完，但你至少得知道，这条路上你有这些“可靠的参考系”。

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大模型算是目前当之无愧最火的一个方向了，算是新时代的风口！有小伙伴觉得，作为新领域、新方向人才需求必然相当大，与之相应的人才缺乏、人才竞争自然也会更少，那转行去做大模型是不是一个更好的选择呢？是不是更好就业呢？是不是就暂时能抵抗35岁中年危机呢？

答案当然是这样，大模型必然是新风口！

那如何学习大模型 ？

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。但是具体到个人，只能说是：

最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势。
这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

但现在很多想入行大模型的人苦于现在网上的大模型老课程老教材，学也不是不学也不是，基于此我用做产品的心态来打磨这份大模型教程，深挖痛点并持续修改了近100余次后，终于把整个AI大模型的学习路线完善出来！

在这个版本当中：

您只需要听我讲，跟着我做即可，为了让学习的道路变得更简单，这份大模型路线+学习教程已经给大家整理并打包分享出来, 😝有需要的小伙伴，可以 扫描下方二维码领取🆓↓↓↓

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一、大模型经典书籍（免费分享）

AI大模型已经成为了当今科技领域的一大热点，那以下这些大模型书籍就是非常不错的学习资源。

二、640套大模型报告（免费分享）

这套包含640份报告的合集，涵盖了大模型的理论研究、技术实现、行业应用等多个方面。无论您是科研人员、工程师，还是对AI大模型感兴趣的爱好者，这套报告合集都将为您提供宝贵的信息和启示。(几乎涵盖所有行业)

三、大模型系列视频教程（免费分享）

四、2025最新大模型学习路线（免费分享）

我们把学习路线分成L1到L4四个阶段，一步步带你从入门到进阶，从理论到实战。

L1阶段:启航篇丨极速破界AI新时代

L1阶段：了解大模型的基础知识，以及大模型在各个行业的应用和分析，学习理解大模型的核心原理、关键技术以及大模型应用场景。

L2阶段：攻坚篇丨RAG开发实战工坊

L2阶段：AI大模型RAG应用开发工程，主要学习RAG检索增强生成：包括Naive RAG、Advanced-RAG以及RAG性能评估，还有GraphRAG在内的多个RAG热门项目的分析。

L3阶段：跃迁篇丨Agent智能体架构设计

L3阶段：大模型Agent应用架构进阶实现，主要学习LangChain、 LIamaIndex框架，也会学习到AutoGPT、 MetaGPT等多Agent系统，打造Agent智能体。

L4阶段：精进篇丨模型微调与私有化部署

L4阶段：大模型的微调和私有化部署，更加深入的探讨Transformer架构，学习大模型的微调技术，利用DeepSpeed、Lamam Factory等工具快速进行模型微调，并通过Ollama、vLLM等推理部署框架，实现模型的快速部署。

L5阶段：专题集丨特训篇 【录播课】

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