|
|
对于那些致力于提升自己在人工智能领域专业能力的开发者和工程师而言，这份系统化的课程提供了深入了解大型预训练模型部署与微调的方法论。它不仅覆盖了词向量技术和基础的预训练模型原理，还特别聚焦于当前备受关注的LLaMA3架构及其进化历程。学员们将深入探究其关键技术如RMSNorm、SwiGLU和RoPE等，并通过实际代码实现来加深理解。
课程设计上，从Transformer的基础开始逐步展开讨论，确保每位参与者都能掌握注意力机制与多头注意力的关键点。不仅如此，实战部分更是手把手指导大家如何部署LLaMA3模型以及采用LoRA及QLoRA技术进行微调。这一系列的实践操作帮助学员们完成从数据集准备到最终的模型训练、推理和评估整个流程。
作为一位教育领域的资深专家，在这里强烈推荐这门课程给那些希望在AI领域有所突破并寻求实际应用技能的专业人士。它不仅提供了坚实的理论基础，还通过一系列实战演练确保每位参与者都能够直接将所学应用于项目实践中去，从而显著提升个人的技术素养和竞争力。
LLM大模型部署与微调 (图3)
1 词向量基础.mp4
2 词向量模型.mp4
3 词向量的共现矩阵表示.mp4
4 神经网络语言模型的原理.mp4
5 CBOW和Skip-Gram模型的原理.mp4
6 中文词向量的训练.mp4
7 中文词向量模型的训练.mp4
8 中文词向量的使用.mp4
9 词向量的高维理解.mp4
10 预训练模型概述.mp4
11 基于ALBERT的命名实体识别数据处理.mp4
12 基于ALBERT的命名实体识别模型训练和评估.mp4
13 Transformer概述.mp4
14 多头注意力机制.mp4
15 注意力机制.mp4
16 基于BERT的文本相似度计算(一).mp4
17 基于BERT的文本相似度计算(二).mp4
18 基于ERNIE的中文情感分析(一).mp4
19 基于ERNIE的中文情感分析(二).mp4
20 Transformer基础理解.mp4
21 阿里云工作空间的创建.mp4
22 ollma模型的部署和启动.mp4
23 ollma模型的介绍.mp4
24 ollma模型的API介绍.mp4
25 vllm部署llama3模型.mp4
26 vllm运行llam3模型的chat模式.mp4
27 llama_factory的环境配置.mp4
28 llama_factory的中文数据的训练.mp4
29 llama_factory的中文数据推理.mp4
30 llama_factory医疗对话数据的训练.mp4
31 llama_factory中文对话和医疗对话的合并训练.mp4
32 llama_factory中文合并推理和Transformer训练.mp4
33 chatglm模型的搭建和推理.mp4
34 AI生成视频.mp4
35 智能体的创建.mp4
36 ollama启动deepseek（1.5B）.mp4
作为一名拥有15年经验的教育专家，我深知备考过程中的挑战与瓶颈。对于那些渴望在考试中脱颖而出的学生来说，权威性和针对性极强的学习资源是至关重要的。
本课程资料不仅涵盖了所有必要的知识点，还针对历年考试的重点难点进行了深入剖析，帮助学生快速掌握提分技巧。每一个章节都经过精心设计，旨在帮助考生突破自己的学习瓶颈。
面对即将到来的考试，时间就是生命线，因此高效利用每一份备考材料显得尤为重要。这份资源能够让你在短期内迅速提升成绩，为你赢得宝贵的复习时间。无论你是处于基础阶段还是冲刺阶段，都能从中找到适合自己的内容和方法。
请务必重视这些资料的价值，并将其融入你的日常学习计划中。它们是你通往成功道路上不可或缺的伙伴。
LLM大模型部署与微调 (图2)
此外，配套的视频课程（)能够为你提供更加直观的学习体验，帮助你在理解复杂概念时获得额外的支持。这不仅是一份静态的文字资料，更是一个全方位提升你的学习效率和考试表现的强大工具组合。
备考如同马拉松比赛，只有坚持到最后才是真正的胜利者。希望这份资源能成为你坚实的后盾，在冲刺阶段助你一臂之力。
LLM大模型部署与微调 (图1)
📥 资源下载
|
|
发表于