技能+實戰(zhàn)技術(shù)：從數(shù)據(jù)獲取、標(biāo)注到優(yōu)化，掌握DeepSeek、語言、繪畫、語音等前沿模型訓(xùn)練。
8大領(lǐng)域應(yīng)用：政務(wù)、教育、交通、智駕、醫(yī)療、法律、金融、農(nóng)業(yè)，助你快速將AI技術(shù)轉(zhuǎn)化為商業(yè)價值。
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本書是一本全面且系統(tǒng)的 AI 訓(xùn)練師指南，旨在幫助讀者掌握從基礎(chǔ)理論、常用技能到商業(yè)應(yīng)用的各項 AI 技巧。本書內(nèi)容沿兩條核心主線展開，為讀者搭建扎實的學(xué)習(xí)與實踐框架。
技能線：全面覆蓋 AI 模型訓(xùn)練的關(guān)鍵技能，從基礎(chǔ)的 AI 入門知識、模型部署、數(shù)據(jù)獲取、數(shù)據(jù)標(biāo)注、模型微調(diào)，到進(jìn)階的語言模型訓(xùn)練、繪畫模型訓(xùn)練、語音模型訓(xùn)練，再到 AI 模型的商業(yè)應(yīng)用，層層遞進(jìn)，確保讀者能夠系統(tǒng)掌握 AI 訓(xùn)練的核心功能與應(yīng)用技巧。
案例線：精心設(shè)計多個領(lǐng)域的商業(yè)應(yīng)用案例，包括政務(wù)、教育、交通、智駕、醫(yī)療、法律、金融和農(nóng)業(yè)等，將理論知識融入實際業(yè)務(wù)場景，提升讀者解決實際問題的能力。
本書內(nèi)容深入淺出，實例豐富多元，適合對 AI 技術(shù)感興趣、希望成為 AI 訓(xùn)練師的初學(xué)者，以及人工智能與科技、政務(wù)、教育、交通、醫(yī)療、金融、法律以及農(nóng)業(yè)等各個領(lǐng)域的從業(yè)人員。無論是個人學(xué)習(xí)提升，還是作為培訓(xùn)機(jī)構(gòu)和高等院校的教學(xué)參考，本書都能提供全方位的知識支持和實踐指導(dǎo)。

谷建陽
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谷建陽，人工智能工程師、算法工程師，AI訓(xùn)練師，湖南大學(xué)計算機(jī)專業(yè)畢業(yè)，在AI深度學(xué)習(xí)、深層算法、機(jī)器學(xué)習(xí)等方面擁有深厚的理論基礎(chǔ)，能夠全面掌握各種算法和模型的特性，擅長使用TensorFlow、PyTorch等主流深度學(xué)習(xí)框架進(jìn)行模型訓(xùn)練，并能夠根據(jù)客戶需求靈活選擇合適的工具和庫進(jìn)行定制化開發(fā)。在清華社出版《AI人工智能：發(fā)展簡史+技術(shù)案例+商業(yè)應(yīng)用》加印13次，在我社出版《AI訓(xùn)練師手冊：算法與模型訓(xùn)練從入門到精通》一書，目前首印4000冊，加印3000冊。

賈一琦
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賈一琦，本科畢業(yè)于加拿大特倫特大學(xué)計算機(jī)信息系統(tǒng)專業(yè)，碩士畢業(yè)于北京理工大學(xué)軟件工程專業(yè)。致力于研究職業(yè)教育、校園信息化建設(shè)、繼續(xù)教育、國際交流合作等相關(guān)課題。《高職院校國際交流與合作現(xiàn)狀研究》課題獲河北省人力資源和社會保障廳三等獎，《大數(shù)據(jù)時代職業(yè)技能人才培養(yǎng)模式路徑研究》課題獲河北省人力資源和社會保障廳一等獎。工作單位：河北軌道運輸職業(yè)技術(shù)學(xué)院。

目錄
CONTENTS
第1篇？ AI基礎(chǔ)
第1章？ AI入門：認(rèn)識人工智能模型訓(xùn)練
1.1 基礎(chǔ)入門：了解人工智能與模型訓(xùn)練
1.1.1？ 為什么要學(xué)人工智能
1.1.2？ 人工智能是如何發(fā)展起來的
1.1.3？ 人工智能的核心邏輯是什么
1.1.4？ 什么是模型，模型是怎么訓(xùn)練的
1.1.5？ 什么是模型量化與模型蒸餾
1.2 AI大模型：工作邏輯解析
1.2.1？ 了解GPT模型的工作原理
1.2.2？ GPT為什么能夠獲得成功
1.2.3？ AI強化學(xué)習(xí)解決大模型推理問題
1.2.4？ RAG檢索技術(shù)解決大模型幻覺問題
1.2.5？ 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是AI模型訓(xùn)練的核心技術(shù)
1.2.6？ Transformer催生出一切AI大模型
1.3 DeepSeek：探究其特性與應(yīng)用
1.3.1？ DeepSeek為什么爆火
1.3.2？ DeepSeek的6種使用途徑
1.3.3？ DeepSeek的邏輯推理能力
1.3.4？ DeepSeek的聯(lián)網(wǎng)搜索能力
1.3.5？ DeepSeek的商業(yè)應(yīng)用案例
本章小結(jié)
課后實訓(xùn)
第2章？ 模型部署：在本地使用DeepSeek
2.1 模型安裝：DeepSeek本地部署
2.1.1？ 部署前的準(zhǔn)備工作
2.1.2？ 安裝Python依賴項
2.1.3？ 下載與安裝Ollama
2.1.4？ 下載DeepSeek模型
2.1.5？ 試運行DeepSeek模型
2.1.6？ 配置Cherry Studio前端界面
2.2 插件部署：DeepSeek擴(kuò)展應(yīng)用
2.2.1？ 安裝Page Assist插件
2.2.2？ 配置Page Assist插件
2.2.3？ 測試DeepSeek模型
本章小結(jié)
課后實訓(xùn)
第3章？ 數(shù)據(jù)獲取：構(gòu)建AI模型的知識庫
3.1 數(shù)據(jù)與模型：看懂AI訓(xùn)練中的核心關(guān)聯(lián)
3.1.1？ 通俗解讀模型訓(xùn)練中的數(shù)據(jù)集
3.1.2？ 獲取公開數(shù)據(jù)集的常用途徑
3.1.3？ 生成高質(zhì)量的模型微調(diào)數(shù)據(jù)集
3.2 搭建知識庫：構(gòu)建大模型的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集
3.2.1？ 下載并安裝AnythingLLM
3.2.2？ 配置AnythingLLM
3.2.3？ 上傳私有的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集
本章小結(jié)
課后實訓(xùn)
第4章？ 數(shù)據(jù)標(biāo)注：引導(dǎo)模型學(xué)習(xí)提升性能
4.1 數(shù)據(jù)標(biāo)注：大模型的“智能基因編輯師”
4.1.1？ 數(shù)據(jù)標(biāo)注的概念與技術(shù)原理
4.1.2？ 數(shù)據(jù)標(biāo)注在大模型中的作用
4.2 MakeSense：圖像數(shù)據(jù)標(biāo)注實戰(zhàn)指南
4.2.1？ 選擇打標(biāo)任務(wù)類型
4.2.2？ 創(chuàng)建和添加自定義標(biāo)簽
4.2.3？ 給圖像數(shù)據(jù)打標(biāo)
4.2.4？ 修改標(biāo)注項目的名稱
4.2.5？ 導(dǎo)出打標(biāo)數(shù)據(jù)文件
本章小結(jié)
課后實訓(xùn)
第5章？ 模型微調(diào)：讓AI訓(xùn)練效果達(dá)到預(yù)期
5.1 微調(diào)的本質(zhì)：讓模型“聽懂”領(lǐng)域語言
5.1.1？ 揭開模型微調(diào)的神秘面紗
5.1.2？ 微調(diào)與長文本、知識庫、預(yù)訓(xùn)練的區(qū)別
5.1.3？ 模型微調(diào)的工具和基本流程
5.2 OpenAl Platform：GPT模型微調(diào)技巧
5.2.1？ 模型是否真的需要微調(diào)
5.2.2？ 訓(xùn)練數(shù)據(jù)準(zhǔn)備規(guī)范
5.2.3？ 登錄OpenAl Platform平臺
5.2.4？ 創(chuàng)建微調(diào)模型并上傳訓(xùn)練數(shù)據(jù)
5.2.5？ 模型微調(diào)的超參數(shù)配置策略
本章小結(jié)
課后實訓(xùn)
第2篇？ 模型訓(xùn)練
第6章？ 語言模型訓(xùn)練：高效賦能各業(yè)務(wù)場景
6.1 使用Page Assist訓(xùn)練DeepSeek
6.1.1？ 配置文本嵌入模型
6.1.2？ 創(chuàng)建知識庫
6.1.3？ 添加提示詞
6.1.4？ 測試模型效果
6.2 使用Cherry Studio訓(xùn)練DeepSeek
6.2.1？ 添加嵌入模型
6.2.2？ 創(chuàng)建知識庫
6.2.3？ 添加文件并進(jìn)行向量化處理
6.2.4？ 搜索知識庫
6.2.5？ 引用知識庫生成回復(fù)
本章小結(jié)
課后實訓(xùn)
第7章？ 繪畫模型訓(xùn)練：創(chuàng)意生成與視覺設(shè)計
7.1 使用SD-Trainer訓(xùn)練LoRA模型
7.1.1？ LoRA模型簡介
7.1.2？ 安裝SD-Trainer訓(xùn)練器
7.1.3？ 準(zhǔn)備與整理訓(xùn)練數(shù)據(jù)集
7.1.4？ 使用WD標(biāo)簽器標(biāo)注數(shù)據(jù)
7.1.5？ 設(shè)置底模文件和數(shù)據(jù)集路徑
7.2 使用Stable Diffusion測試模型效果
7.2.1？ 部署訓(xùn)練好的LoRA模型
7.2.2？ 使用LoRA模型實現(xiàn)文生圖
本章小結(jié)
課后實訓(xùn)
第8章？ 語音模型訓(xùn)練：智能聲音克隆與處理
8.1 使用weights訓(xùn)練語音模型
8.1.1？ 認(rèn)識與登錄weights平臺
8.1.2？ 設(shè)置模型的詳細(xì)信息
8.1.3？ 上傳音頻數(shù)據(jù)集并訓(xùn)練模型
8.2 使用AI模型克隆聲音制作音樂MV
8.2.1？ 克隆聲音唱歌
8.2.2？ 剪輯音頻與視頻素材
8.2.3？ 智能識別歌詞
本章小結(jié)
課后實訓(xùn)
第3篇？ 商業(yè)應(yīng)用
第9章？ 政務(wù)與教育：AI賦能治理與教學(xué)創(chuàng)新實踐
9.1 政務(wù)與教育領(lǐng)域的AI模型訓(xùn)練要點
9.1.1？ 數(shù)據(jù)隱私防護(hù)
9.1.2？ 多模態(tài)融合
9.1.3？ 數(shù)據(jù)動態(tài)脫敏
9.2 政務(wù)領(lǐng)域的AI模型訓(xùn)練商業(yè)應(yīng)用場景
9.2.1？ 公共服務(wù)優(yōu)化
9.2.2？ 政務(wù)決策支持
9.2.3？ 城市治理升級
9.3 教育領(lǐng)域的AI模型訓(xùn)練商業(yè)應(yīng)用場景
9.3.1？ 個性化學(xué)習(xí)支持
9.3.2？ 教學(xué)效能提升
9.3.3？ 教育硬件賦能
本章小結(jié)
課后實訓(xùn)
第10章？ 交通與智駕：構(gòu)建安全高效出行解決方案
10.1 交通與智駕領(lǐng)域的AI模型訓(xùn)練要點
10.1.1？ 數(shù)據(jù)安全與合規(guī)
10.1.2？ 模型魯棒性強化
10.1.3？ 實時性保障方案
10.2 交通領(lǐng)域的AI模型訓(xùn)練商業(yè)應(yīng)用場景
10.2.1？ 智能交通管理
10.2.2？ 智慧出行服務(wù)
10.2.3？ 主動安全防控
10.3 智駕領(lǐng)域的AI模型訓(xùn)練商業(yè)應(yīng)用場景
10.3.1？ 感知系統(tǒng)升級
10.3.2？ 決策規(guī)劃突破
10.3.3？ 仿真測試革新
本章小結(jié)
課后實訓(xùn)
第11章？ 醫(yī)療與法律：重塑精準(zhǔn)診療與服務(wù)流程
11.1 醫(yī)療與法律領(lǐng)域的AI模型訓(xùn)練要點
11.1.1？ 數(shù)據(jù)安全與隱私保護(hù)
11.1.2？ 持續(xù)學(xué)習(xí)機(jī)制
11.1.3？ 邊緣部署優(yōu)化
11.2 醫(yī)療領(lǐng)域的AI模型訓(xùn)練商業(yè)應(yīng)用場景
11.2.1？ 臨床診療升級
11.2.2？ 健康管理創(chuàng)新
11.2.3？ 醫(yī)院管理優(yōu)化
11.3 法律領(lǐng)域的AI模型訓(xùn)練商業(yè)應(yīng)用場景
11.3.1？ 法律文本智能處理
11.3.2？ 法律研究賦能
11.3.3？ 企業(yè)合規(guī)管理
本章小結(jié)
課后實訓(xùn)
第12章？ 金融與農(nóng)業(yè)：驅(qū)動智能決策與產(chǎn)業(yè)升級
12.1 金融與農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的AI模型訓(xùn)練要點
12.1.1？ 數(shù)據(jù)治理
12.1.2？ 模型部署與監(jiān)控
12.1.3？ 可解釋性突破
12.2 金融領(lǐng)域的AI模型訓(xùn)練商業(yè)應(yīng)用場景
12.2.1？ 投資決策智能化
12.2.2？ 風(fēng)險管控升級
12.2.3？ 運營效能提升
12.3 農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的AI模型訓(xùn)練商業(yè)應(yīng)用場景
12.3.1？ 智能經(jīng)營管理
12.3.2？ 資源利用優(yōu)化
12.3.3？ 供應(yīng)鏈創(chuàng)新
本章小結(jié)
課后實訓(xùn)