LLM应用全流程开发全新技术+多案例实战+私有化部署

pangshui333333 2025-07-07 16:18:19

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这本书——《探秘大模型应用开发》，正是我，一个和你一样的开发者，在亲身经历并克服了上述所有困惑后，为你精心绘制的学习与实践路线图。

LLM（大型语言模型）应用开发是基于大语言模型（如 Qwen, ChatGPT, Llama 等）构建智能应用系统的过程，涵盖自然语言理解、生成和对话交互等功能，广泛应用于客服、写作辅助、代码生成等领域。开发内容包括需求分析、Prompt 设计、模型选择与集成、服务架构设计、安全合规处理、数据采集与微调以及性能优化。常见的开发方法包括 API 调用、本地部署、混合模式和模型微调，适用于不同场景。开发步骤包括需求分析、模型选型、Prompt 设计、系统架构搭建、安全处理、部署与运维以及持续迭代。常用工具和框

2024技术总结：LLM之RAG技术全栈进化解析、Agent应用案例精选、LLM大模型部署实战指南

AIGC（人工智能生成内容）大模型与私有化部署的结合，特别适用于需要高度数据隐私和定制化需求的场景。以下是AIGC大模型与私有化部署的应用及具体案例分析：1. 医疗健康应用：通过私有化部署大模型对患者数据进行分析，生成个性化的诊疗建议和健康管理方案。：大模型可以帮助医生自动生成标准化的电子病历，提高文书工作效率。案例：Mayo Clinic使用私有化部署的大模型对患者的医疗数据进行分析，提供适时的临床决策支持和疾病预防建议。

2023年上半年，广泛使用API（如OpenAI）来创建基于大型语言模型（LLM）的基础设施，极大地塑造了软件领域。和在这一趋势中发挥了重要的作用。2023年下半年LLMOps的运维工作流程中微调（或指令调整）模型门槛降低基本成了业内标准流程，这一趋势的发展主要是由以下几个原因，1.微调的成本急剧降低，配合PEFT等方法，可以在单张T4卡上对Llama 2微调，这在以前是难以想象的；2.处理公司内保密数据的能力，3.经过微调后可在某些特定任务中开发超过ChatGPT和GPT-4等模型性能的模型的潜力。

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