【LLM大模型训练营】

  • 发布时间:
    2025-05-08 08:01:57
  • 文件大小:
    共计 102 个文件,合计:6.96GB
  • 资源来源:
    夸克网盘夸克网盘
  • 资源售价:
    积分5积分
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资源详情
LLM大模型训练营。 课程分为模型架构与工程应用两大模块:模型部分深入解析Llama2架构设计(包括RMSNorm、ROPE位置编码等),手把手实现LoRA/QLoRA高效微调、PTuning方法及幻觉处理;工程部分涵盖DeepSpeed分布式训练、ChatGLM3全量微调、Int8/NF4量化等优化技术,并延伸至Prompt工程、Function Calling开发等应用实践。 通过股票分析等实战项目,学员可掌握从模型研发到产品落地的完整能力链,特别适合希望深入理解大模型底层原理并具备工业级开发能力的技术人员。 课程提供完整代码实现和优化文档,强调"手写实现"以加深理解。 ├── LLM大模型视频 ├── 文档
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LLM大模型训练营6.96GB
LLM大模型视频6.95GB
布丁部分3.78GB
0_课程介绍_ev.mp427.86MB
1_模型文件下载方法1.mp4 _ev.mp431.89MB
2_模型文件下载方法2.mp4 _ev.mp437.2MB
3_配置服务器jupyter环境.mp4 _ev.mp475.35MB
4_vscode远程连接服务器.mp4 _ev.mp434.73MB
5_vscode远程debug配置.mp4 _ev.mp482.65MB
6_prompt_概述_ev.mp415.86MB
7_prompt_技巧_ev.mp488.87MB
8_prompt_技巧2_ev.mp442.33MB
9_prompt_改写任务1_ev.mp462.54MB
10_prompt_改写任务2_ev.mp472.24MB
11_prompt_抽取任务1_ev.mp454.15MB
12_prompt_抽取任务2_ev.mp490.33MB
13_prompt角色扮演_ev.mp4121.09MB
14_prompt_数据制作1_ev.mp445.81MB
15_prompt_数据制作2_ev.mp427.49MB
16_prompt_数据制作3_ev.mp487.71MB
17_prompt_数据制作4_ev.mp4122.38MB
18_deepspeed_概述_ev.mp459.84MB
19_deepspeed_配置_ev.mp438.48MB
21_deepspeed_demo实例.mp442.37MB
22_deepspeed_bert_1.mp444.2MB
23_deepspeed_bert_2.mp48.51MB
24_deepspeed_bert_3.mp459.32MB
25_deepspeed_bert_4.mp4161.31MB
26_deepspeed_多机多卡配置.mp437.04MB
27_chatglm3_新特性.mp452.99MB
28_chatglm3_新特2.mp453.94MB
29_流式与非流式_chat_generate.mp452.27MB
30_glm2的tokenizer.mp449.51MB
31_推理、训练、量化占用显存.mp483.6MB
32_chatglm全量微调1.mp4114.64MB
33_chatglm全量微调2-cpu交换技术.mp4215.4MB
34_chatglm全量微调3-.mp4137.16MB
35_微调结果评测.mp425.1MB
36_微调模型加载1.mp436.77MB
37_微调结束后-推理.mp448.31MB
38-微调优化.mp494.65MB
39-codegeex微调-数据准备.mp443.15MB
40-codegeex-微调数据处理.mp4137.69MB
41-codegeex-微调结果评测.mp448.86MB
42-function-call概述.mp430.36MB
43-function_call概述2.mp424.31MB
44-function-call实例1.mp449.2MB
45-手写function_call-1.mp466.08MB
46-手写function_call-2.mp4158.51MB
47-streamlit-debug环境配置.mp442.92MB
48_function-all_官方代码逐行解读.mp497.16MB
49_code-interpreter-概述.mp426.23MB
50_手写code-interpreter.mp4140.91MB
51_code-interpreter进阶.mp472.72MB
52_项目演示.mp413.38MB
53_akshare接口.mp449.69MB
54_gradio-界面设计.mp440.85MB
55_手写项目.mp4289.21MB
季康部分3.17GB
0-课程大纲简要说明_ev.mp46.72MB
1-llm简要概览_ev.mp416.03MB
2-llm的发展历程_part1_ev.mp445.1MB
2-llm的发展历程_part2_ev.mp466.92MB
3-llm的训练流程以及常见的概念_ev.mp496.39MB
4-llm的常见架构_ev.mp476.72MB
5-llm的评价标准_ev.mp439.21MB
6-1.1_llm的幻觉定义_ev.mp434.32MB
6-1.2幻觉的评估方法_ev.mp417.82MB
6-1.3幻觉产生的原因_ev.mp429.32MB
6-1.4_llm幻觉的常见的解决方式_ev.mp435.51MB
6-1.5_llm的知识编辑_ev.mp448.93MB
7-llm自动生成prompts_ev.mp446.3MB
8-1.1_Llama2的rmsnorm_原理_ev.mp437.15MB
8-1.2_Llama2的rmsnorm_代码_ev.mp450.07MB
8-1.3_Llama2的ROPE_原理_ev.mp4155.39MB
8-1.4_Llama2的ROPE_代码_ev.mp491.06MB
8-1.5_Llama2的Attention_原理_ev.mp443.69MB
8-1.6_Llama2的Attention_代码.mp4193.63MB
8-1.6_Llama2的Attention_代码_ev.mp4250.67MB
8-1.7_Llama2的ffn_原理_ev.mp410.7MB
8-1.8_Llama2的ffn_代码_ev.mp434.76MB
8-1.9_llama2模型组装_ev.mp4113.27MB
9-1.1pet原理&dataloader_ev.mp4149.57MB
9-1.2pet模型和训练验证_ev.mp4108.46MB
9-1.3ptuningv1原理以及代码_ev.mp4184.62MB
9-1.4ptuningv2原理_ev.mp415.83MB
9-1.5ptuningv2_代码1_ev.mp447.73MB
9-1.6ptuningv2_代码2_ev.mp4147.28MB
9-1.7ptuningv2_代码3_ev.mp44.94MB
10-1.1_llama2任务简介.mp4136.49MB
10-1.2_rams数据处理_1.mp491.67MB
10-1.2_rams数据处理_2.mp477.92MB
10-1.3_lora原理部分介绍.mp440.01MB
10-1.4_llama2环境安装以及部分bug排查.mp4219.99MB
10-1.5_lora训练.mp4146.98MB
10-1.6_lora推理部分_问题生成.mp4135.53MB
10-1.7_lora_推理_fewshot回答.mp458.79MB
10-1.8_int8量化原理.mp457MB
10.1.9_qlora的nf4_ev.mp441.79MB
10.1.9_qlora的双重量化.mp418.27MB
10.1.10_qlora的代码.mp424.94MB
文档7.53MB
大语言模型(Large Language Model,LLM)综述.pdf4.63MB
面试.pdf362.16KB
配置服务器的jupyter环境.pdf193.15KB
sft高效微调.pdf1.83MB
手写llama2源码.pdf541.48KB
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