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通过构建 ChatGPT 克隆、代码错误修复器、测验生成器、翻译应用、自动回复邮件生成器、PowerPoint 生成器等项目，提升您的应用开发技能。

关键特性

• 通过掌握 ChatGPT 概念（包括微调和集成），转变为 AI 开发专家

• 通过涵盖广泛 AI 应用的实际项目获得实践经验

• 通过将 ChatGPT API 与 Stripe 集成，实现应用支付系统

• 购买纸质版或 Kindle 版还可免费获得 PDF 电子书

书籍简介
通过本书，您将学习如何利用 ChatGPT 在应用程序中实现 AI 的潜力。本实用指南将带您无缝集成 OpenAI API 到项目中，帮助您轻松驾驭复杂的 API 并确保应用程序的流畅运行。

本次新版内容涵盖了 OpenAI Embeddings 等关键主题，帮助您理解词汇和短语之间的语义关系。您将通过 10 个 AI 项目了解如何使用 ChatGPT、Whisper 和 DALL-E API，使用最新的 OpenAI 模型（GPT-3.5 和 GPT-4）以及 Visual Studio Code 作为开发环境。项目中将集成 ChatGPT 到 Flask、Django、Microsoft Office API 和 PyQt 等框架和工具中。您将掌握 NLP 任务，构建 ChatGPT 克隆，创建 AI 代码错误修复 SaaS 应用程序，并通过整合 Stripe 支付系统，为应用添加支付功能。

通过本书，您将能够开发、部署并通过 ChatGPT API 实现您的创新应用。

您将学到的内容

• 建立使用 OpenAI API 进行 NLP 任务的扎实基础

• 构建、部署并集成支付功能到各种桌面和 SaaS AI 应用程序中

• 将 ChatGPT 集成到 Flask、Django 和 Microsoft Office API 等框架中

• 借助 DALL-E API 在桌面应用中生成令人惊叹的 AI 艺术

• 体验 Whisper API 的语音识别和文本转语音功能

• 学习如何针对您的特定使用案例微调 ChatGPT 模型

• 掌握 AI Embeddings 技术，衡量文本字符串之间的关联性

本书适合人群
本书适合各类专业人士，包括程序员、企业家和软件爱好者。初学者 Python 开发者、希望探索 ChatGPT 应用的 AI 开发人员、将 AI 技术集成到软件中的开发人员、以及使用 ChatGPT 构建 AI 驱动 Web 应用的 Web 开发人员都将从中受益。对于正在利用 ChatGPT 进行 AI 项目的学者和研究人员也将有所帮助。理解本书的内容需要具备基本的 Python 知识并熟悉 API。

目录

• 使用 ChatGPT API 开始 NLP 任务

• 构建 ChatGPT 克隆

• 使用 Flask 创建并部署代码错误修复应用

• 将代码错误修复应用与支付服务集成

• 使用 ChatGPT 和 Django 构建测验生成应用

• 通过 ChatGPT API 和 Microsoft Word 构建桌面翻译应用

• 构建 Outlook 邮件回复生成器

• 使用 PyQt 和 ChatGPT API 构建论文生成工具

• 集成 ChatGPT 和 DALL-E API：构建端到端 PowerPoint 演示文稿生成器

• 使用 Whisper API 实现语音识别和文本转语音功能

• 选择合适的 ChatGPT API 模型

• 微调 ChatGPT，创建独特的 API 模型

关于作者
马丁·雅涅夫（Martin Yanev）是一位成就卓越的软件工程师，拥有丰富的跨行业经验，包括航空航天和医疗技术领域。凭借超过八年的辉煌职业生涯，马丁在空中交通控制和色谱系统等关键领域开发和集成尖端软件解决方案方面形成了独特的专业知识。他在费奇堡州立大学（Fitchburg State University）担任计算机科学教授，教授超过 28 万名全球学生，展现了其卓越的教学才能。他在 Flask、Django、pytest 和 TensorFlow 等框架上具有深厚造诣，并熟练掌握 OpenAI API 的构建、训练和微调。马丁拥有航空系统和软件工程双硕士学位，这一显赫的学术成就体现了他对行业理论和实践的坚持与专注。凭借卓越的成就和多样的技能，马丁不断推动创新，在软件工程领域取得变革性进展。

如何系统的去学习大模型LLM ？

大模型时代，火爆出圈的LLM大模型让程序员们开始重新评估自己的本领。 “AI会取代那些行业？”“谁的饭碗又将不保了？”等问题热议不断。

事实上，抢你饭碗的不是AI，而是会利用AI的人。

继科大讯飞、阿里、华为等巨头公司发布AI产品后，很多中小企业也陆续进场！超高年薪，挖掘AI大模型人才！ 如今大厂老板们，也更倾向于会AI的人，普通程序员，还有应对的机会吗？

与其焦虑……

不如成为「掌握AI工具的技术人」，毕竟AI时代，谁先尝试，谁就能占得先机！

但是LLM相关的内容很多，现在网上的老课程老教材关于LLM又太少。所以现在小白入门就只能靠自学，学习成本和门槛很高。

针对所有自学遇到困难的同学们，我帮大家系统梳理大模型学习脉络，将这份 LLM大模型资料 分享出来：包括LLM大模型书籍、640套大模型行业报告、LLM大模型学习视频、LLM大模型学习路线、开源大模型学习教程等, 😝有需要的小伙伴，可以 扫描下方二维码领取🆓↓↓↓

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一、LLM大模型经典书籍

AI大模型已经成为了当今科技领域的一大热点，那以下这些大模型书籍就是非常不错的学习资源。

二、640套LLM大模型报告合集

这套包含640份报告的合集，涵盖了大模型的理论研究、技术实现、行业应用等多个方面。无论您是科研人员、工程师，还是对AI大模型感兴趣的爱好者，这套报告合集都将为您提供宝贵的信息和启示。(几乎涵盖所有行业)

三、LLM大模型系列视频教程

四、LLM大模型开源教程（LLaLA/Meta/chatglm/chatgpt）

LLM大模型学习路线 ↓

阶段1：AI大模型时代的基础理解

• 目标：了解AI大模型的基本概念、发展历程和核心原理。

• 内容：

  • L1.1 人工智能简述与大模型起源
  • L1.2 大模型与通用人工智能
  • L1.3 GPT模型的发展历程
  • L1.4 模型工程
  • L1.4.1 知识大模型
  • L1.4.2 生产大模型
  • L1.4.3 模型工程方法论
  • L1.4.4 模型工程实践
  • L1.5 GPT应用案例

阶段2：AI大模型API应用开发工程

• 目标：掌握AI大模型API的使用和开发，以及相关的编程技能。

• 内容：

  • L2.1 API接口
  • L2.1.1 OpenAI API接口
  • L2.1.2 Python接口接入
  • L2.1.3 BOT工具类框架
  • L2.1.4 代码示例
  • L2.2 Prompt框架
  • L2.3 流水线工程
  • L2.4 总结与展望

阶段3：AI大模型应用架构实践

• 目标：深入理解AI大模型的应用架构，并能够进行私有化部署。

• 内容：

  • L3.1 Agent模型框架
  • L3.2 MetaGPT
  • L3.3 ChatGLM
  • L3.4 LLAMA
  • L3.5 其他大模型介绍

阶段4：AI大模型私有化部署

• 目标：掌握多种AI大模型的私有化部署，包括多模态和特定领域模型。

• 内容：

  • L4.1 模型私有化部署概述
  • L4.2 模型私有化部署的关键技术
  • L4.3 模型私有化部署的实施步骤
  • L4.4 模型私有化部署的应用场景

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