《ChatGLM3大模型本地化部署、应用开发与微调》作为《PyTorch 2.0深度学习从零开始学》的姊妹篇，专注于大模型的本地化部署、应用开发以及微调等。

本书不仅系统地阐述了深度学习大模型的核心理论，更注重实践应用，通过丰富的案例和场景，引导读者从理论走向实践，真正领悟和掌握大模型本地化应用的精髓。全书共分13章，全方位、多角度地展示了大模型本地化实战的完整方案。

适宜人群

本书适合大模型的初学者、有一定基础的大模型研究人员、大模型应用开发人员阅读学习。同时《ChatGLM3大模型本地化部署、应用开发与微调》还可作为高等院校或高职高专相关专业大模型课程的教材，助力培养新一代的大模型领域人才。

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本书作者

王晓华

• 高校计算机专业讲师，研究方向为云计算、大数据与人工智能。

版权信息

作者简介

内容简介

前言

第1章 大模型时代的开端

• 1.1 大模型的历史与发展 15
• 1.2 为什么要使用大模型 40
• 1.3 本章小结 56

第2章 PyTorch 2.0深度学习环境搭建

• 2.1 安装Python开发环境 58
• 2.2 安装PyTorch 2.0 94
• 2.3 Hello ChatGLM3 114
• 2.4 本章小结 184

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 186
• 3.2 基于gradio的猫狗分类可视化训练与预测实战 396
• 3.3 基于网页端的ChatGLM3部署和使用 468
• 3.4 基于私有云服务的ChatGLM3部署和使用 480
• 3.5 本章小结 489

第4章 使用ChatGLM3与LangChain实现知识图谱抽取和智能问答

• 4.1 当ChatGLM3遇见LangChain 491
• 4.2 ChatGLM3+ LangChain搭建专业问答机器人 545
• 4.3 使用ChatGLM3的LLM终端搭建知识图谱抽取与智能问答 570
• 4.4 本章小结 579

第5章 适配ChatGLM3终端的Template与Chain详解

• 5.1 基于输入模板的人机交互 581
• 5.2 Template中示例的最佳选择 593
• 5.3 使用Chain提高ChatGLM3的能力 605
• 5.4 LangChain中的记忆功能 611
• 5.5 基于ChatGLM3终端撰写剧情梗概、评论与宣传文案实战 620
• 5.6 本章小结 656

第6章 ChatGLM3多文本检索的增强生成实战

• 6.1 使用自然语言处理方法对目标进行查找 659
• 6.2 基于LLM终端完成文本内容抽取与文本问答 679
• 6.3 使用LLM终端完成反向问题推断 739
• 6.4 本章小结 751

第7章 构建以人为本的ChatGLM3规范化Prompt提示工程

• 7.1 提示工程模板构建的输入与输出格式 753
• 7.2 提示工程模板高级用法 771
• 7.3 结合提示工程的网页搜索服务实战 791
• 7.4 本章小结 811

第8章 使用ChatGLM3的思维链构建

• 8.1 思维链初探 813
• 8.2 思维链详解及其实战 822
• 8.3 本章小结 834

第9章 GLM源码分析与文本生成实战

• 9.1 GLM组件详解 836
• 9.2 GLM整体架构详解与文本生成实战 871
• 9.3 本章小结 898

第10章 低资源单GPU微调ChatGLM3实战

• 10.1 什么是大模型微调 900
• 10.2 ChatGLM3大模型微调的准备内容 912
• 10.3 虚拟客服多轮问答实战 952
• 10.4 加速的秘密：accelerate训练方法与模型量化详解 1004
• 10.5 更快的量化训练方案：QLoRA基础内容详解 1054
• 10.6 QLoRA微调文本生成实战 1086
• 10.7 本章小结 1141

第11章 会使用工具的ChatGLM3

• 11.1 ChatGLM3调用工具源码详解与实战 1143
• 11.2 ChatGLM3官方工具注册与调用源码分析与实战 1245
• 11.3 ChatGLM3实战：构建个人助理之美妆助手 1305
• 11.4 本章小结 1326

第12章 上市公司财务报表非结构化信息抽取实战

• 12.1 超长文本处理功能的ChatGLM3与真实财务报表的处理 1328
• 12.2 单报表非结构化信息抽取实战 1343
• 12.3 本章小结 1355

第13章 上市公司财务报表智能问答与财务预警实战

• 13.1 基于ChatGLM3的非结构化数据抽取与大规模财务报表数据库的建立 1357
• 13.2 基于自然语言的上市公司财务报表智能问答与财务预警实战 1389
• 13.3 本章小结 1421

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• 领域细分：《AGI 在金融领域的应用报告》《AI GC 实践案例集》；
• 行业监测：《2024 年中国大模型季度监测报告》《2025 年中国技术市场发展趋势》。

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2. 102 道 AI 大模型真题：直击大模型核心考点

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3. 97 道 LLMs 真题：聚焦大型语言模型高频问题

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路线图涵盖 5 大核心板块，从基础到进阶层层递进：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。

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