本仓库是《企业大模型实战：核心技术与行业赋能》书稿的配套素材（源码）
本书共13章，旨在帮助读者深入理解大模型技术并掌握其在企业级应用中的实战方法。全书内容层层递进，从核心技术原理到行业应用实践，为读者构建起一个全面而系统的知识体系。
内容结构：
- 前9章：核心技术解析
- 聚焦于大模型的核心技术，包括但不限于 Transformer、GPT 和 DeepSeek 模型等。
- 详细解析模型训练、数据处理、微调与部署等关键环节。
- 注重由浅入深、循序渐进，通过丰富的图示和直观的代码实例，帮助读者深入理解技术原理和方法。
- 后4章：行业赋能与最佳实践
- 关注大模型在各行业中的最佳实践应用。
- 通过医疗、教育、智能驾驶、科研等关键行业的深度案例分析，展示大模型在不同应用场景中的实际运作方式。
- 重点阐述如何结合行业需求，利用大模型技术构建高效、可扩展的解决方案。
- 包含大量的代码示例和项目实战演练，帮助读者掌握从理论到实践的全面技能。
本书主要特点：
- 核心技术深入解析： 详细解析 Transformer、GPT 等关键技术，结合实例，从技术原理到实际操作，帮助读者全面掌握大模型的核心技术体系。
- 行业最佳实践指导： 选取医疗、教育、智能驾驶和科研等关键行业的典型应用场景，展示大模型技术在真实业务中的成功实践，为读者提供行业应用的强大动力。
- 理论结合实战： 特别注重理论与实践相结合，通过实际项目中的代码示例和工具使用指南，帮助读者将理论知识转化为实际操作能力，解决实际工作中的技术问题。
阅读建议：
本书内容涵盖大模型的发展历史、核心技术、实用工具到行业应用，适合不同基础和需求的读者循序渐进地学习。
- 对AI与大模型技术有基础了解的读者：
- 建议先快速浏览大模型发展史（第1-4章），回顾AI和大模型的历史、深度学习革命和大模型兴起的背景，巩固已有知识，理解技术由来。
- 之后，可重点学习大模型的核心技术章节，如 Prompt Engineering（第5章）、智能体技术（第6章）等，深入掌握大模型在技术层面的实用方法。
- 对大模型技术开发和项目实现感兴趣的读者：
- 模型微调与定制化（第7章）、大模型推理与服务化（第8章）、大模型应用开发框架 LangChain（第9章）等章节包含大量技术细节和实战演练。
- 通过阅读这些章节，读者可以掌握开发和实现大模型应用的系统化方法。
- 从事特定行业应用的读者：
- 医疗健康（第10章）、教育革新（第11章）、智能驾驶（第12章）、科研探索（第13章）等章节以实际应用为导向，通过真实案例和实践经验展示大模型在不同行业中的具体应用场景。
- 有助于读者在自己的行业领域中实践大模型技术。
- 希望全面了解大模型技术全貌的读者：
- 建议按照章节顺序逐章细读。本书从历史发展、核心技术、工具使用到行业赋能，内容连贯，结构清晰。
- 按顺序阅读不仅能加深对技术体系的理解，还可系统性地掌握如何在不同行业中有效应用大模型技术。
无论读者的背景如何，书中的实例代码和案例分析均为提升技术理解提供了直观的参考。在学习过程中，建议读者结合代码示例亲自尝试，并通过在线资源或开源项目进一步实践，以达到理论结合实践的最佳学习效果。