[人工智能]51CTO-Llama3大模型原理代码精讲与部署微调评估实战

1 课程介绍.mp4 2 注意力机制.mp4 3 自注意力机制.mp4 4 Transformer的架构概述.mp4 5 Transformer Encoder的多头注意力.mp4 6 Transformer Encoder的位置编码.mp4 7 Transformer 残差链接、LayerNorm、FFN.mp4 8 Transformer Decoder.mp4 9 Transformer 训练及性能.mp4 10 Transformer机器翻译工作流程.mp4 11 Transformer的Encoder代码解读.mp4 12 Transformer的Decoder代码解读.mp4 13 Transformer的超参设置代码解读.mp4 14 Transformer的训练示例（人为随机数据）代码解读.mp4 15 Transformer的训练示例(德语-英语机器翻译)代码解.mp4 16 结合中文注释代码深入解读1.mp4 17 结合中文注释代码深入解读2.mp4 18 LLM推理方式.mp4 19 文本生成模式.mp4 20 文本生成策略.mp4 21 Token和分词器.mp4 22 文本生成过程.mp4 23 prefill和解码阶段.mp4 24 llama3文本生成过程.mp4 25 文本生成时的QKV含义.mp4 26 大模型开发阶段划分.mp4 27 SFT微调.mp4 28 微调方法(全参、冻结参数、LoRA、QLoRA).mp4 29 LoRA微调.mp4 30 QLoRA微调.mp4 31 llama模型进化史.mp4 32 llama3模型类型.mp4 33 llama大模型生态.mp4 34 llama3模型架构.mp4 35 RMSNorm归一化.mp4 36 SwiGLU激活函数.mp4 37 RoPE旋转位置编码.mp4 38 GQA分组查询注意力.mp4 39 KVCache.mp4 40 各文件功能.mp4 41 completion和chat应用脚本代码解析.mp4 42 generation.py代码解析.mp4 43 model.py代码解析.mp4 44 tokenizer.py代码解析.mp4 45 RMSNorm代码解析.mp4 46 SwiGLU代码解析.mp4 47 GQA代码解析.mp4 48 RoPE代码解析.mp4 49 KVCache代码解析.mp4 50 阿里云实例创建.mp4 51 ollama介绍.mp4 52 ollama安装.mp4 53 llama3推理.mp4 54 vLLM部署llama3.mp4 55 llama_factory介绍.mp4 56 llama_factory安装及llama3模型下载.mp4 57 LoRA微调训练.mp4 58 llama3中文增强大模型推理.mp4 59 llama3中文增强大模型评估.mp4 60 lora文件合并.mp4 61 数据集准备.mp4 62 lora 微调.mp4 63 llama3医疗问答大模型推理.mp4 64 qlora微调 .mp4 65 qlora微调的医疗问答大模型推理.mp4 课件资料.7z