课程介绍
—— 课程定位 ——
🔥 专注「AI大模型全栈开发+行业级训练实战」，培养能独立完成模型开发、调优及落地的复合型人才，契合企业高薪岗位需求（如AIGC工程师、大模型算法研究员）。
—— 核心模块解析 ——
-
【大模型底层架构】
- 理论突破：Transformer变体（含MoE架构）、LoRA/QLora微调技术、分布式训练优化
- 开源框架：HuggingFace全栈实战、PyTorch Lightning大规模并行训练
-
【行业级项目实战】
✓ 领域适配：金融领域文本生成、医疗多模态问答系统、电商智能客服
✓ 硬核技术：模型量化压缩（部署至移动端）、RLHF人类反馈强化学习 -
【工程化与部署】
▪ 私有化方案：企业级大模型微调平台搭建（支持国产GPU适配）
▪ 云服务集成：AWS SageMaker/Aliyun PAI全链路部署
▪ 性能监控：模型推理延迟优化、GPU资源利用率分析 -
【前沿扩展】
◈ AI Agent开发：AutoGPT架构解析、自主任务分解与工具调用
◈ 多模态融合：CLIP+VIT视觉语言联合训练实战
—— 课程差异化亮点 ——
▷ 数据特权：开放百万级行业垂直领域数据集（含法律、教育领域脱敏数据）
▷ 硬件支持：提供云端A100/V100算力资源配额（限时免费）
▷ 就业闭环：与智谱AI、深度求玄等企业联合设计企业命题项目
—— 学员成果 ——
2024期学员TOP30%实现：
- 独立完成百亿参数模型轻量化部署
- 平均面试通过率提升52%，最高年薪突破80W（大厂AIGC算法岗）
—— 适合人群 ——
√ 掌握Python/Pytorch基础，需系统性深入大模型领域者
√ 希望解决企业级模型训练/部署痛点的工程师
√ 计划1-3个月内冲击AI高薪岗位的求职者
课程目录
/15-033-2024最新黑马博学谷-AI大模型训练营1期/
│├─1-1 开班仪式+Python前置课程串讲-.mp4 284.1MB
│├─1-10 【项目1】金融行业动态风向评估-.mp4 1.4GB
│├─1-11 【项目1】金融行业动态风向评估-.mp4 663MB
│├─1-12 【项目2】电商领域虚拟试衣系统-.mp4 398MB
│├─1-13 【项目2】电商领域虚拟试衣系统-.mp4 528.6MB
│├─1-14 【项目3】物流行业信息咨询智能问答系统-.mp4 1.5GB
│├─1-15 【项目3】物流行业信息咨询智能问答系统-.mp4 468MB
│├─1-16 【项目3】物流行业信息咨询智能问答系统 2024.03.05-.mp4 794.2MB
│├─1-17 【项目3】物流行业信息咨询智能问答系统(2024.03.07)-.mp4 783.7MB
│├─1-18 【项目4】大健康行业智能问诊系统(2024.03.10)-.mp4 909MB
│├─1-19 20 【项目4】大健康行业智能问诊系统-.mp4 395.8MB
│├─1-2 大模型前置知识-.mp4 534.9MB
│├─1-21【项目5-1】新零售行业评价决策系统【基于BERT+PET方式】-.mp4 836.9MB
│├─1-22【项目5-2】新零售行业评价决策系统【基于BERT+P-Tuning方式】-.mp4 1.3GB
│├─1-23【项目5-2】新零售行业评价决策系统【基于BERT+P-Tuning方式】-.mp4 629.7MB
│├─1-24 【项目6】新媒体行业评论智能分类与信息抽取系统-.mp4 934.1MB
│├─1-25 【项目6】新媒体行业评论智能分类与信息抽取系统-.mp4 950.9MB
│├─1-26 Stable Diffusion多模态大模型应用实战-.mp4 374.4MB
│├─1-27 Stable Diffusion多模态大模型应用实战-.mp4 352.2MB
│├─1-28 Stable Diffusion多模态大模型应用实战-.mp4 240.2MB
│├─1-29 Stable Diffusion多模态大模型应用实战-.mp4 579.4MB
│├─1-3 大模型前置知识-.mp4 264.6MB
│├─1-30 Stable Diffusion多模态大模型应用实战-.mp4 375.8MB
│├─1-31 文心一言& 百度千帆大模型平台-.mp4 206.2MB
│├─1-32 文心一言& 百度千帆大模型平台-.mp4 278.4MB
│├─1-33 讯飞星火大模型+星火微调平台应用-.mp4 370.1MB
│├─1-34 讯飞星火大模型+星火微调平台应用-.mp4 249.3MB
│├─1-35 综合项目与项目路演+【拓展】AI论文导读与论文撰写-.mp4 356.8MB
│├─1-4 大模型基础知识-.mp4 429.5MB
│├─1-5 大模型主要类别架构-.mp4 410.1MB
│├─1-6 主流大模型介绍及大模型Prompt-Tuning方法入门-.mp4 276.4MB
│├─1-6 主流大模型介绍及大模型Prompt-Tuning方法入门2-.mp4 593.4MB
│├─1-7 主流大模型介绍及大模型Prompt-Tuning方法入门-.mp4 663.9MB
│├─1-8 大模型Prompt-Tuning方法进阶-.mp4 814.3MB
│├─1-9 大模型提示词工程应用-.mp4 944.2MB
│├─直播资料-
直播资料-/
│├─1月27日
│├─1月30日
│├─2月1日
│├─2月20日
│├─2月22日
│├─2月25日
│├─2月27日-虚拟试衣
│├─2月29日-虚拟试衣
│├─2月3日
│├─3月10日
│├─3月12日
│├─3月14日
│├─3月17日
│├─3月19日
│├─3月21日
│├─3月26日AIGC
│├─3月28日图像生成
│├─3月30号图像生成
│├─3月3日
│├─3月5日
│├─3月7日
│├─4月2号图像生成
│├─4月7日-文心一言和千帆大模型
│├─4月9日-星火大模型
│1月27日/
││├─00-深度学习简介.pdf 1.5MB
││├─01-PyTorch基本使用.pdf 3.8MB
│1月30日/
││├─代码
││├─作业
││├─大模型项目研发流程.pdf 279.6KB
││├─课件
││├─部分截图
││代码/
│││├─LLM_Base
│││LLM_Base/
││││├─BLEU_demo.py 939byte
││││├─PPL_demo.py 631byte
││││├─ROUGE_demo.py 655byte
││││├─__init__.py
││作业/
│││├─作业.txt 46byte
││课件/
│││├─01-LLM基础知识.pdf 3.2MB
││部分截图/
│││├─PPL公式解析.png 704.3KB
│││├─指标解析.png 732.4KB
│││├─神经网络语言模型介绍.png 1.1MB
│││├─项目开发人员配置.jpg 331.6KB
│2月1日/
││├─课件+预习
││课件+预习/
│││├─01-ChatGPT模型原理介绍.pdf 4.5MB
│││├─02-LLM主要架构介绍.pdf 3.2MB
│2月20日/
││├─课件+预习
││课件+预习/
│││├─01-大模型prompt-Tuning方法进阶.pdf 3.1MB
│││├─02-大模型提示工程指南.pdf 3.5MB
│2月22日/
││├─01-大模型提示工程指南.pdf 3.4MB
││├─02-金融行业动态方向评估项目.pdf 2.1MB
││├─ChatGLM-6B
││ChatGLM-6B/
│││├─FAQ.md 940byte
│││├─LICENSE 11.1KB
│││├─MODEL_LICENSE 4.2KB
│││├─PROJECT.md 4.5KB
│││├─README.md 22.6KB
│││├─README_en.md 20.2KB
│││├─THUDM
│││├─UPDATE.md 6.3KB
│││├─api.py 1.8KB
│││├─cli_demo.py 1.9KB
│││├─cli_demo_vision.py 1.9KB
│││├─examples
│││├─improve
│││├─limitations
│││├─ptuning
│││├─requirements.txt 96byte
│││├─resources
│││├─utils.py 2KB
│││├─web_demo.py 3.8KB
│││├─web_demo2.py 2.1KB
│││├─web_demo_old.py 2KB
│││├─web_demo_vision.py 4.5KB
│││THUDM/
││││├─chatglm-6b
││││├─chatglm-6b-int4
││││chatglm-6b-int4/
│││││├─LICENSE 11.1KB
│││││├─MODEL_LICENSE 4.2KB
│││││├─README.md 4.8KB
│││││├─config.json 838byte
│││││├─configuration_chatglm.py 4.3KB
│││││├─ice_text.model 2.6MB
│││││├─modeling_chatglm.py 58KB
│││││├─pytorch_model.bin 3.6GB
│││││├─quantization.py 30.3KB
│││││├─quantization_kernels.c 1.1KB
│││││├─quantization_kernels_parallel.c 1.6KB
│││││├─tokenization_chatglm.py 16.6KB
│││││├─tokenizer_config.json 446byte
││││chatglm-6b/
│││││├─LICENSE 11.1KB
│││││├─MODEL_LICENSE 4.2KB
│││││├─README.md 6.6KB
│││││├─config.json 773byte
│││││├─configuration_chatglm.py 4.2KB
│││││├─ice_text.model 2.6MB
│││││├─modeling_chatglm.py 56.3KB
│││││├─pytorch_model-00001-of-00008.bin 1.6GB
│││││├─pytorch_model-00002-of-00008.bin 1.8GB
│││││├─pytorch_model-00003-of-00008.bin 1.8GB
│││││├─pytorch_model-00004-of-00008.bin 1.8GB
│││││├─pytorch_model-00005-of-00008.bin 1.8GB
│││││├─pytorch_model-00006-of-00008.bin 1.8GB
│││││├─pytorch_model-00007-of-00008.bin 1GB
│││││├─pytorch_model-00008-of-00008.bin 1019.8MB
│││││├─pytorch_model.bin.index.json 32.6KB
│││││├─quantization.py 14.7KB
│││││├─test_modeling_chatglm.py 13.5KB
│││││├─tokenization_chatglm.py 16.6KB
│││││├─tokenizer_config.json 441byte
│││examples/
││││├─ad-writing-2.png 122.7KB
││││├─blog-outline.png 162.3KB
││││├─comments-writing.png 260.1KB
││││├─email-writing-1.png 230.4KB
││││├─email-writing-2.png 224KB
││││├─information-extraction.png 130.9KB
││││├─role-play.png 278.5KB
││││├─self-introduction.png 231.2KB
││││├─sport.png 291.5KB
││││├─tour-guide.png 331.5KB
│││improve/
││││├─README.md 3.7KB
││││├─data_sample.jsonl 51.1KB
│││limitations/
││││├─factual_error.png 134.5KB
││││├─math_error.png 25.2KB
││││├─self-confusion_google.jpg 152.2KB
││││├─self-confusion_openai.jpg 142.8KB
││││├─self-confusion_tencent.jpg 125.4KB
│││ptuning/
││││├─README.md 10.5KB
││││├─README_en.md 11.2KB
││││├─arguments.py 8.3KB
││││├─deepspeed.json 509byte
││││├─ds_train_finetune.sh 766byte
││││├─evaluate.sh 660byte
││││├─evaluate_finetune.sh 562byte
││││├─main.py 18.2KB
││││├─train.sh 753byte
││││├─train_chat.sh 745byte
││││├─trainer.py 181.2KB
││││├─trainer_seq2seq.py 11.2KB
││││├─web_demo.py 5.6KB
││││├─web_demo.sh 217byte
│││resources/
││││├─WECHAT.md 223byte
││││├─cli-demo.png 463KB
││││├─english-q1-new.png 105.4KB
││││├─english-q1-old.png 73.3KB
││││├─english-q2-new.png 74KB
││││├─english-q2-old.png 112.3KB
││││├─english-q3-new.png 98.7KB
││││├─english-q3-old.png 104.2KB
││││├─english-q4-new.png 177KB
││││├─english-q4-old.png 170.6KB
││││├─visualglm.png 247.3KB
││││├─web-demo.gif 2.2MB
││││├─web-demo.png 586.9KB
││││├─webglm.jpg 106.4KB
││││├─wechat.jpg 151KB
│2月25日/
││├─代码
││├─课件
││代码/
│││├─finance_classify.py 4.5KB
│││├─finance_ie.py 5.1KB
│││├─finance_text_matching.py 3.2KB
│││├─test.py 2.4KB
││课件/
│││├─02-金融行业动态方向评估项目介绍.pdf 776.1KB
│││├─03-LLM实现金融文本文本分类.pdf 1.4MB
│││├─04-LLM实现金融文本信息抽取.pdf 1.3MB
│││├─05-LLM实现金融文本匹配.pdf 1.3MB
│2月27日-虚拟试衣/
││├─01-讲义
││├─PAI平台开通指南.pdf 3.8MB
││├─人工智能平台PAI使用指南.pdf 8MB
││01-讲义/
│││├─01-虚拟试衣背景.pdf 1.8MB
│││├─02-阿里PAI平台.pdf 2.8MB
│││├─03-阿里云注册及开通PAI.pdf 2MB
│││├─04-PAI_DSW的环境搭建.pdf 2MB
│2月29日-虚拟试衣/
││├─01-讲义
││01-讲义/
│││├─04-PAI_DSW的环境搭建.pdf 2.3MB
│││├─05-虚拟试衣实践.pdf 5.2MB
│││├─06-资源清理『』.pdf 1.5MB
│2月3日/
││├─课件
││课件/
│││├─01-LLM主流开源大模型介绍.pdf 3.1MB
│││├─02-大模型prompt-Tuning方法入门.pdf 3MB
│3月10日/
││├─代码
││├─课件
││代码/
│││├─Gpt2_Chatbot
│││Gpt2_Chatbot/
││││├─__init__.py 72byte
││││├─app.py 487byte
││││├─config
││││├─data
││││├─data_preprocess
││││├─flask_predict.py 2.6KB
││││├─functions_tools.py 3.3KB
││││├─gpt2
││││├─interact.py 5.5KB
││││├─other_data
││││├─parameter_config.py 2.6KB
││││├─readme 1.9KB
││││├─save_model
││││├─save_model1
││││├─templates
││││├─train.py 11.4KB
││││├─vocab
││││config/
│││││├─config.json 875byte
││││data/
│││││├─medical_train.pkl 9.8MB
│││││├─medical_train.txt 9.5MB
│││││├─medical_valid.pkl 134.3KB
│││││├─medical_valid.txt 130.8KB
││││data_preprocess/
│││││├─__init__.py 70byte
│││││├─dataloader.py 4.4KB
│││││├─dataset.py 2.1KB
│││││├─preprocess.py 3.9KB
││││gpt2/
│││││├─README.md 8.1KB
│││││├─generation_config.json 130byte
│││││├─merges.txt 494.5KB
│││││├─tokenizer.json 1.3MB
│││││├─vocab.json 1017.9KB
││││other_data/
│││││├─闲聊语料.pkl 68.8MB
│││││├─闲聊语料.txt 65MB
││││save_model/
│││││├─epoch97
│││││epoch97/
││││││├─config.json 838byte
││││││├─pytorch_model.bin 378.5MB
││││save_model1/
│││││├─min_ppl_model_bj
│││││min_ppl_model_bj/
││││││├─config.json 977byte
││││││├─generation_config.json 119byte
││││││├─model.safetensors 366.5MB
││││templates/
│││││├─index.html 694byte
│││││├─index1.html 1.9KB
││││vocab/
│││││├─vocab.txt 74.3KB
│││││├─vocab2.txt 127.6KB
││课件/
│││├─基于GPT2搭建医疗问诊机器人.pdf 2.2MB
│3月12日/
││├─代码
││├─课件
││├─课前下载
││├─预训练模型
││代码/
│││├─PET.zip 71.5KB
││课件/
│││├─01-新零售行业评价决策系统介绍.pdf 1.6MB
│││├─02-基于BERT+PET方式文本分类介绍.pdf 1.7MB
│││├─03-基于BERT+PET方式数据预处理介绍.pdf 1.4MB
│││├─04-基于BERT+PET方式模型搭建.pdf 1.4MB
││课前下载/
│││├─bert-base-chinese
│││bert-base-chinese/
││││├─README.md 21byte
││││├─config.json 624byte
││││├─flax_model.msgpack 390.2MB
││││├─pytorch_model.bin 392.5MB
││││├─tf_model.h5 456.2MB
││││├─tokenizer.json 262.6KB
││││├─tokenizer_config.json 29byte
││││├─vocab.txt 107KB
││预训练模型/
│││├─bert-base-chinese
│││bert-base-chinese/
││││├─config.json 624byte
││││├─tokenizer.json 262.6KB
│3月14日/
││├─03-基于BERT+PET方式数据预处理介绍.pdf 1.4MB
││├─代码
││代码/
│││├─PET.zip 71.5KB
│3月17日/
││├─代码
││├─课件
││代码/
│││├─P-Tuning
│││P-Tuning/
││││├─__init__.py
││││├─checkpoints
││││├─data
││││├─data_handle
││││├─inference.py 3.2KB
││││├─ptune_config.py 1.1KB
││││├─train.py 7.7KB
││││├─utils
││││checkpoints/
│││││├─model_old_best
│││││model_old_best/
││││││├─config.json 867byte
││││││├─generation_config.json 90byte
││││││├─model.safetensors 390.2MB
││││││├─pytorch_model.bin 390.3MB
││││││├─special_tokens_map.json 125byte
││││││├─tokenizer.json 428.8KB
││││││├─tokenizer_config.json 338byte
││││││├─vocab.txt 107KB
││││data/
│││││├─dev.txt 70.2KB
│││││├─train.txt 9.6KB
│││││├─verbalizer.txt 139byte
││││data_handle/
│││││├─__init__.py
│││││├─data_loader.py 1.6KB
│││││├─data_preprocess.py 6.3KB
││││utils/
│││││├─__init__.py
│││││├─common_utils.py 4KB
│││││├─metirc_utils.py 4.6KB
│││││├─verbalizer.py 7.6KB
││课件/
│││├─05-基于BERT+P-Tuning方式文本分类介绍.pdf 1.7MB
│││├─06-基于BERT+P-Tuning方式数据预处理介绍.pdf 1.4MB
│││├─07-基于BERT+P-Tuning方式文本分类模型搭建.pdf 1.4MB
│3月19日/
││├─代码
││├─课件
││代码/
│││├─ptune_chatglm
│││ptune_chatglm/
││││├─__init__.py 22byte
││││├─data
││││├─data_handle
││││├─glm_config.py 1.1KB
││││├─inference.py 2.7KB
││││├─train.py 7KB
││││├─utils
││││data/
│││││├─dataset.jsonl 4.4KB
│││││├─mixed_dev_dataset.jsonl 64.9KB
│││││├─mixed_train_dataset.jsonl 496.8KB
││││data_handle/
│││││├─__init__.py
│││││├─data_loader.py 1.5KB
│││││├─data_preprocess.py 6.2KB
││││utils/
│││││├─__init__.py
│││││├─common_utils.py 966byte
││课件/
│││├─新媒体行业评论智能分类与信息抽取系统.pdf 2.2MB
│3月21日/
││├─代码
││├─课件
││├─趋动云使用《补充》.pdf 24.2MB
││代码/
│││├─ptune_chatglm
│││ptune_chatglm/
││││├─__init__.py 22byte
││││├─data
││││├─data_handle
││││├─glm_config.py 1.1KB
││││├─inference.py 2.7KB
││││├─train.py 7KB
││││├─utils
││││data/
│││││├─dataset.jsonl 4.4KB
│││││├─mixed_dev_dataset.jsonl 64.9KB
│││││├─mixed_train_dataset.jsonl 496.8KB
││││data_handle/
│││││├─__init__.py
│││││├─data_loader.py 1.5KB
│││││├─data_preprocess.py 6.2KB
││││utils/
│││││├─__init__.py
│││││├─common_utils.py 966byte
││课件/
│││├─新媒体行业评论智能分类与信息抽取系统.pdf 2.2MB
│3月26日AIGC/
││├─01-AIGC 背景.pdf 6.1MB
││├─02-图像生成方法.pdf 4.6MB
│3月28日图像生成/
││├─03-stableDiffusion详解.pdf 4.9MB
│3月30号图像生成/
││├─03-stableDiffusion详解.pdf 4.9MB
││├─04-StableDiffusion实践.pdf 6.3MB
│3月3日/
││├─一定要下载的模型
││├─代码
││├─课件
││一定要下载的模型/
│││├─m3e-base
│││m3e-base/
││││├─1_Pooling
││││├─README.md 26KB
││││├─config.json 932byte
││││├─gitattributes 1.5KB
││││├─model.safetensors 390.1MB
││││├─modules.json 229byte
││││├─pytorch_model.bin 390.2MB
││││├─sentence_bert_config.json 53byte
││││├─special_tokens_map.json 125byte
││││├─tokenizer.json 428.8KB
││││├─tokenizer_config.json 342byte
││││├─vocab.txt 107KB
││││1_Pooling/
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││代码/
│││├─project2
│││project2/
││││├─Agents_module
││││├─Chains_module
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││││├─Memory_module
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││││Agents_module/
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││课件/
│││├─01-LangChain基础知识入门.pdf 2.9MB
│││├─02-基于LangChain+ChatGLM-6B实现物流行业信息咨询.pdf 2.2MB
│3月5日/
││├─代码
││├─课件
││代码/
│││├─__pycache__
│││├─faiss
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│││__pycache__/
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││││├─get_vector.cpython-38.pyc 939byte
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││││├─model.cpython-38.pyc 1.8KB
│││faiss/
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││││├─logistics
││││camp/
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││││logistics/
│││││├─index.faiss 9KB
│││││├─index.pkl 1.1KB
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││││├─1_Pooling
││││├─README.md 26KB
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││││├─tokenizer.json 428.8KB
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││││├─vocab.txt 107KB
││││1_Pooling/
│││││├─config.json 190byte
││课件/
│││├─01-LangChain基础知识入门.pdf 2.9MB
│││├─02-基于LangChain+ChatGLM-6B实现物流行业信息咨询.pdf 2.2MB
│3月7日/
││├─代码
││├─课件
││代码/
│││├─Gpt2_Chatbot
│││Gpt2_Chatbot/
││││├─__init__.py 72byte
││││├─app.py 487byte
││││├─config
││││├─data
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││││├─flask_predict.py 2.6KB
││││├─functions_tools.py 2.9KB
││││├─gpt2
││││├─interact.py 5.4KB
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││││config/
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│││││├─__init__.py 70byte
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││││gpt2/
│││││├─README.md 8.1KB
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│││││├─merges.txt 494.5KB
│││││├─tokenizer.json 1.3MB
│││││├─vocab.json 1017.9KB
││││templates/
│││││├─index.html 718byte
││││vocab/
│││││├─vocab.txt 74.3KB
│││││├─vocab2.txt 127.6KB
││课件/
│││├─基于GPT2搭建医疗问诊机器人.pdf 2.2MB
│4月2号图像生成/
││├─05-腾讯云AI绘画.pdf 13.5MB
││├─aigc_demo_origin.zip 6.4MB
││├─img-glasses
││├─img_Plaidshirtprogrammer
││├─weights
││img-glasses/
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││img_Plaidshirtprogrammer/
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││weights/
│││├─glass.safetensors 36.1MB
│││├─model-plaidshirtprogrammer.ckpt 2GB
│4月7日-文心一言和千帆大模型/
││├─01-文心一言的使用.zip 22MB
││├─02-千帆大模型简介.pdf 14.3MB
││├─03-千帆大模型的使用.zip 12.8MB
││├─sample-text-dialog-unsort-jsonl.zip 154.3KB
││├─清洗emoji数据的demo数据集.zip 219.7KB
│4月9日-星火大模型/
││├─translate_in_many_style.zip 79.3MB
││├─星火大模型（博学谷）.pdf 12.1MB
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