慕课网-体系课-LLM大语言模型算法特训 带你转型AI大语言模型算法工程师 - 学霸搜网盘资源
- 7-1 实现行业文档智能问答技术方案.mp4
- 7-2 知识图谱构建 下游应用技术方案（1小时48分）.mp4
- 1-20 图文： 大模型生成原理【学习辅导笔记】.pdf
- 1-13 图文： 【思考题】transformer 思考题（2）.pdf
- 1-15 图文： Transformer--残差归一化【学习辅导笔记】.pdf
- 1-6 图文： LLM 进化路线与现状【学习辅导笔记】（2）.pdf
- 1-3 LLM的进化路线、领域微调及NLP的应用落地方式（一）（1小时17分）.mp4
- 1-2 模型训练流程和CUDA原理及并行基础（1小时42分）.mp4
- 5-4 在云服务器实操模型量化模型推理和服务（28分）.mp4
- 5-2 教你如何创建一个训练容器.mp4
- 5-3 在llm__course容器中实现环境安装和SFT演示（26分）.mp4
- 5-1 大模型训练全流程实战（3小时01分）.mp4
- 4-1 深入掌握大模型应用开发框架LangChain（1小时53分）.mp4
- 4-2 LangChain进阶实战：外挂知识库实现行业文档智能问答实战项目（2小时11分）.mp4
- 8-1 市场需求与招聘专场【根据具体情况开展】（2小时02分）.mp4
- 6-1 四大行业微调模型落地案例和技术方案（2小时01分）.mp4
- 3-2 大模型训练和推理优化框架和技巧（2小时23分）.mp4
- 2-1.mp4
- 2-2 深入大模型基础理论夯实（1小时26分）.mp4
- 第8章 大模型外挂知识库实现行业文档智能问答.pdf
- 第9章 知识图谱构建下游应用技术方案.pdf
- 第2章 大模型训练与微调研发背后的数据艺术.pdf
- 第1章 LLM的进化路线领域微调及其NLP应用范式.pdf
- 第3章 结合代码理解Transformer模型.pdf
- 第5章 大模型框架选型.pdf
- 第4章 LLM的训练方法讲解.pdf
- install.sh
- README.md
- requirements.txt
- .gitignore
- Untitled1.ipynb
- test2.ipynb
- openbayes-intro.ipynb
- playground.ipynb
- text.txt
- v2.py
- run.sh
- accelerate_config.yaml
- imdb.csv
- ds_config_zero2.json
- llm_triton.py
- client.html
- cuda_info.ipynb
- demo_gradio.py
- gptq_gen.py
- llm_course.sh
- model_api.py
- semantic_match.py
- sim_compute.py
- chatglm2_6b_server.py
- embedding_test.py
- duckduckgo_search_chat.py
- CMakeLists.txt
- Makefile
- 慕课网-体系课-LLM大语言模型算法特训 带你转型AI大语言模型算法工程师
- 第7周、实现行业文档智能问答技术方案+知识图谱构建 下游应用技术方案
- 第1周 LLM进化路线、领域微调及NLP应用落地方式+大模型基础及pytorch训练加载应用模型
- 源码+PDF课件
- 第5周 大模型训练全流程实战+【实战】在云服务器微调和实操模型量化、模型推理和服务
- 第4周 深入掌握大模型应用开发框架LangChain+LangChain进阶-外挂知识库实现行业文档智能问答
- 第8周 人才需求与招聘专场
- 第6周 四大行业微调模型落地案例和技术方案
- 第3周 大模型训练入门与进阶+大模型训练和推理优化框架和技巧
- 第2周 大模型训练与微调研发背后的数据艺术+深入大模型基础理论夯实
- 源码
- langchain_code
- class_8
- trl_version_sft
- triton_server
- introduction
- quantize
- langchain-local-qa-course
- pytorch_basic
- chroma_db
- text2vec-base-chinese
扫码获取资源