最新LLM大模型部署与微调实战指南完整版

作为一名有15年经验的教育专家，我强烈推荐这门关于大规模预训练模型部署和微调的专业课程。它不仅涵盖了Transformer架构、注意力机制、多头注意力等关键技术细节，还深入阐述了开源大型Llama3的具体实现方法。

本课程系统地介绍了从基本原理到实际应用的整个过程，包括预训练模型的工作模式和词向量技术的应用。特别重要的是，它详细分析了LLAMA3架构中的创新点和技术细节，如RMSNorm、作用及其代码实现步骤，如SwiGLU和RoPE。

对于实际操作部分，课程提供了从数据集准备到模型培训、推理和评估的详细指导。特别是LLAMA3的部署方法和利用LORA和QLORA技术进行微调的内容，解决了学生在实践中遇到的具体问题。

综上所述，本课程不仅可以帮助您充分掌握大规模预训练模型的技术特点，还可以提高您在实际应用中的实际作战能力。对于那些想要提高人工智能领域专业技能的开发人员和工程师来说，这门课程是一种很好的药物。

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 中文词向量训练.mp4
7 训练中文词向量模型.mp4
8 使用中文词向量.mp4
9 对词向量的高维理解.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 实体识别模型的训练和评估基于ALBERT的命名.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(1).mp4
17 基于BERT的文本相似度计算(2).mp4
18 基于ERNIE的中文情感分析(1).mp4
19 基于ERNIE的中文情感分析(2).mp4
20 Transformer基本理解.mp4
21 创建阿里云工作空间.mp4
22 部署和启动ollma模型.mp4
23 介绍olllma模型.mp4
24 ollma模型API介绍.mp4
25 Llama3模型部署lllllmlm.mp4
26 vlllm运行llam3模型的chat模式.mp4
27 llama_factory的环境配置.mp4
28 llama_factory中文数据训练.mp4
29 llama_factory中文数据推理.mp4
30 llama_Factory医疗对话数据培训.mp4
31 llama_factory中文对话与医疗对话合并训练.mp4
32 llama_factory中文合并推理和Transformer训练.mp4
33 构建chatglm模型和推理.mp4
34 人工智能生成视频.mp4
35 创建智能体.mp4
36 ollama启动deepseek(1.5)B）.mp4

作为一名有15年经验的教育专家，我很高兴为您推荐这套准备课程的资源。这些材料不仅权威，而且直接帮助学生提高考试成绩，是准备的关键武器。深入分析近年来高考的趋势和考试地点的变化，明确考生复习的痛点和难点，并提出有针对性的建议。

对许多学生来说，如何有效地利用复习时间，掌握核心知识点是一个巨大的挑战。本课程从基础知识到高级技能，不仅有详细的知识解释，而且有实际的战斗演练环节，帮助学生填补空白，提高解决问题的能力。通过对多年来真实问题的分析和总结，提取高频考试地点，用一半的努力得到两倍的结果。

此外，在线视频教程还专门设置了问答互动区，方便学生随时提问和交流，获得及时的反馈和指导。这门课程可以给予强有力的支持，无论你是基础薄弱，需要巩固基础，还是追求高分冲刺的顶级表现。