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共197章

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免费作者简介
免费内容简介
免费前言
免费第1章大模型时代的开端
免费 1.1 大模型的历史与发展
免费 1.1.1 大模型的“涌现”
免费 1.1.2 深度学习与大模型的起源
免费 1.1.3 大模型的概念与特点
免费 1.1.4 大模型开启了深度学习的新时代
免费 1.2 为什么要使用大模型
免费 1.2.1 大模型与普通模型的区别
免费 1.2.2 为什么选择ChatGLM
免费 1.2.3 大模型应用场合与发展趋势
免费 1.3 本章小结
免费第2章 PyTorch 2.0深度学习环境搭建
免费 2.1 安装Python开发环境
免费 2.1.1 Miniconda的下载与安装
免费 2.1.2 PyCharm的下载与安装
免费 2.1.3 softmax函数练习
免费 2.2 安装PyTorch 2.0
免费 2.2.1 NVIDIA 10/20/30/40系列显卡选择的GPU版本
免费 2.2.2 PyTorch 2.0 GPU NVIDIA运行库的安装
免费 2.2.3 Hello PyTorch
免费 2.3 Hello ChatGLM3
免费 2.3.1 ChatGLM3简介与安装
免费 2.3.2 CPU版本的ChatGLM3推演
免费 2.3.3 GPU （INT4或INT8量化）版本的ChatGLM3推演
免费 2.3.4 GPU （half或float量化）版本的ChatGLM3推演
免费 2.3.5 离线状态的ChatGLM3的使用
免费 2.3.6 ChatGLM的高级使用
免费 2.4 本章小结
免费第3章基于gradio的云上自托管ChatGLM3部署实战
3.1 gradio的基本使用详解
3.1.1 从gradio的Interface开始
3.1.2 gradio输入与输出组件
3.1.3 启动gradio的launch
3.1.4 gradio中多样化的输入和输出组件
3.1.5 gradio中常用的几个组件
3.1.6 使用gradio搭建视频上色服务
3.2 基于gradio的猫狗分类可视化训练与预测实战
3.2.1 运行环境与数据集的准备
3.2.2 模型的设计
3.2.3 PyTorch模型训练的基本流程
3.2.4 可视化训练流程
3.2.5 使用训练好的模型完成gradio可视化图像分类
3.3 基于网页端的ChatGLM3部署和使用
3.3.1 使用gradio搭建ChatGLM3网页客户端
3.3.2 使用ChatGLM3自带的网页客户端
3.4 基于私有云服务的ChatGLM3部署和使用

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