[人工智能]2025年聚客大模型第三期（聚客第一、第二、第三期）

│  大神指南.docx │ ├─00_Python基础 │      1-初始Python.mp4 │      2-Windows环境安装.mp4 │      3-macOS环境安装.mp4 │      4-VSCode安装与应用.mp4 │      5-PyCharn安装与应用.mp4 │      6-pip包管理工具.mp4 │      7-Python工程应用-字符串.mp4 │      8-Python文档化应用场景.mp4 │      9-如何使用注解.mp4 │      10-字符编码的处理.mp4 │      11-Python程序调式和异常处理技巧.mp4 │      12-JSON应用.mp4 │      13-文件IO.mp4 │      14-爬虫（1）.mp4 │      15-爬虫（2）.mp4 │      16-爬虫（3）.mp4 │      17-爬虫（4）.mp4 │      18-字符串处理.mp4 │      19.dotenv使用.mp4 │      20.FastAPI的使用.mp4 │ ├─01_AI及LLM基础 │  ├─day01_AI领域基础概念 │  │      day1-demo.zip │  │      OpenAI-HK 操作指南.pdf │  │      OpenAI.apifox.json │  │      【MD】AI 领域基础概念.md │  │      【录播】AI 领域基础概念.mp4 │  │      【语雀】AI 领域基础概念.txt │  │      【课件】AI 领域基础概念.pdf │  │      【资料】AI 领域基础概念.pdf │  │ │  ├─day02_OpenAI 开发 │  │      day2-demo.zip │  │      【MD】OpenAI 开发.md │  │      【录播】OpenAI 开发.mp4 │  │      【语雀】OpenAI 开发.txt │  │      【课件】OpenAI 开发.pdf │  │      【资料】OpenAI 开发.pdf │  │ │  └─day03_支持多模态输入的 AI Chatbot App │          day3-demo.zip │          【MD】支持多模态输入的 AI Chatbot App.md │          【录播】支持多模态输入的 AI Chatbot App.mp4 │          【语雀】支持多模态输入的 AI Chatbot App.txt │          【课件】支持多模态输入的 AI Chatbot App.pdf │          【资料】支持多模态输入的 AI Chatbot App.pdf │ ├─02_Prompt基础 │  └─day04_Prompt Engineering  提示词工程 │          ChatGPT提示技巧工程完全指南.pdf │          DALL-E-3绘图提示词大全.pdf │          day4-demo.zip │          【MD】Prompt Engineering  提示词工程.md │          【录播】Prompt Engineering 提示词工程.mp4 │          【语雀】Prompt Engineering  提示词工程.txt │          【课件】Prompt Engineering  提示词工程.pdf │          【资料】Prompt Engineering  提示词工程.pdf │          实用Prompt指令大全.xlsx │ ├─03_LangChain基础 │  ├─day05_LangChain 基础 │  │      day5-demo.zip │  │      【MD】LangChain 基础.md │  │      【录播】LangChain 基础.mp4 │  │      【语雀】LangChain 基础.txt │  │      【课件】LangChain 基础.pdf │  │      【资料】LangChain 基础.pdf │  │ │  ├─day06_LangChain Chat Model │  │      day6-demo.zip │  │      redis-3.2.100_x64.zip │  │      RedisDesktopManager-2022.5.zip │  │      vs_BuildTools.exe │  │      【MD】LangChain Chat Model.md │  │      【录播】LangChain Chat Model.mp4 │  │      【语雀】LangChain Chat Model.txt │  │      【课件】LangChain Chat Model.pdf │  │      【资料】LangChain Chat Model.pdf │  │ │  └─day07_LangChain Tools  & Agent │          day7-demo.zip │          【MD】LangChain Tools  & Agent.md │          【录播】LangChain Tools  & Agent.mp4 │          【语雀】LangChain Tools  & Agent.txt │          【课件】LangChain Tools  & Agent.pdf │          【资料】LangChain Tools  & Agent.pdf │ ├─04_Embedding基础 │  └─day08_Embedding 与向量数据库 │          day8-demo.zip │          【MD】Embedding 与向量数据库.md │          【录播】Embedding 与向量数据库.mp4 │          【语雀】Embedding 与向量数据库.txt │          【课件】Embedding 与向量数据库.pdf │          【资料】Embedding 与向量数据库.pdf │ ├─05_Rag基础 │  └─day09_RAG 专题 │          day9-demo.zip │          【MD】RAG 专题.md │          【录播】RAG 专题.mp4 │          【语雀】RAG 专题.txt │          【课件】RAG 专题.pdf │          【资料】RAG 专题.pdf │ ├─06_LangChain进阶 │  └─day10_自定义组件专题 │          day10-demo.zip │          【MD】自定义组件专题.md │          【录播】自定义组件专题.mp4 │          【语雀】自定义组件专题.txt │          【课件】自定义组件专题.pdf │          【资料】自定义组件专题.pdf │ ├─07_langChain和RAG实战 │  └─day11_基于LangChain和RAG的常用案例实战 │          day11-demo.zip │          【MD】基于LangChain和RAG的常用案例实战.md │          【录播】基于LangChain和RAG的常用案例实战.mp4 │          【语雀】基于LangChain和RAG的常用案例实战.txt │          【课件】基于LangChain和RAG的常用案例实战.pdf │          【资料】基于LangChain和RAG的常用案例实战.pdf │ ├─08_LangGraph │  └─day12_LangGraph │          day12-demo.zip │          【MD】LangGraph.md │          【录播】LangGraph.mp4 │          【语雀】LangGraph.txt │          【课件】LangGraph.pdf │          【资料】LangGraph.pdf │ ├─09_Hugging Face │  ├─day_13Hugging Face 核心组件介绍 │  │      demo_13.zip │  │      【录播】Hugging Face 核心组件介绍.mp4 │  │      【课件】Hugging Face 核心组件介绍.pdf │  │      【资料】Hugging Face 核心组件介绍.pdf │  │ │  ├─day_14Hugging Face 模型微调训练（基于 BERT 的中文评价情感分析） │  │      demo_14.zip │  │      【录播】Hugging Face 模型微调训练（基于 BERT 的中文评价情感分析）.mp4 │  │      【课件】Hugging Face 模型微调训练（基于 BERT 的中文评价情感分析）.pdf │  │      【资料】Hugging Face 模型微调训练（基于 BERT 的中文评价情感分析）.pdf │  │ │  ├─day_15Hugging Face 模型微调训练（如何处理超长文本训练问题） │  │      model.zip │  │      【录播】Hugging Face 模型微调训练（如何处理超长文本训练问题）.mp4 │  │      【课件】Hugging Face 模型微调训练（如何处理超长文本训练问题）.pdf │  │      【资料】Hugging Face 模型微调训练（如何处理超长文本训练问题）.pdf │  │ │  └─day_16Hugging Face 模型微调训练（GPT2-中文生成模型定制化微调训练） │          demo_16.zip │          gpt2-chinese模型.zip │          【录播】Hugging Face 模型微调训练（GPT2-中文生成模型定制化微调训练）.mp4 │          【课件】Hugging Face 模型微调训练（GPT2-中文生成模型定制化微调训练）.pdf │          【资料】Hugging Face 模型微调训练（GPT2-中文生成模型定制化微调训练）.pdf │ ├─10_modelScope │  └─day_17ModeScope在线训练平台&服务器选配训练模型 │          demo_17.zip │          【录播】ModeScope在线训练平台&服务器选配训练模型.mp4 │          【课件】ModeScope在线训练平台&服务器选配训练模型.pdf │          【资料】ModeScope在线训练平台&服务器选配训练模型.pdf │ ├─11_Llama3 │  ├─day_18Llama3大模型本地部署与调用 │  │      demo_18.zip │  │      【录播】Llama3大模型本地部署与调用.mp4 │  │      【课件】llama3大模型本地部署与调用.pdf │  │      【资料】Llama3大模型本地部署与调用(1).pdf │  │      【资料】Llama3大模型本地部署与调用.pdf │  │ │  ├─day_19LLaMa3微调_使用 LLaMA-Factory微调Llama3 │  │      data.zip │  │      demo_19.zip │  │      【录播】LLaMA_Factory微调Llama3.mp4 │  │      【课件】LLaMa3微调（使用 LLaMA-Factory 微调 LLaMA3）.pdf │  │      【资料】LLaMa3微调（使用 LLaMA-Factory 微调 LLaMA3）.pdf │  │ │  ├─day_20LLaMa3打包部署教程 (Lora 微调与模型合并） │  │      demo_20.zip │  │      【录播】LLaMa3打包部署教程 (Lora 微调与模型合并).mp4 │  │      【课件】LLaMa3打包部署（Lora微调与模型合并部署）.pdf │  │      【资料】LLaMa3 打包部署教程 (Lora 微调与模型合并部署).pdf │  │ │  ├─day_21LLaMa3打包部署（LLaMA-Factory模型评估与量化） │  │      Lora微调权重（Llama-3-8B-Instruct）.zip │  │      【录播】LLaMa3打包部署（LLaMA-Factory模型评估与量化）.mp4 │  │      【课件】LLaMa3打包部署（LLaMA-Factory模型评估与量化）.pdf │  │      【资料】LLaMa3打包部署（LLaMA-Factory模型评估与量化）.pdf │  │ │  └─day_22LLaMa3打包部署（大模型转换为 GGUF 以及使用 ollama 运行） │          Llama-3-8B-Instruct.7z │          【录播】LLaMa3打包部署（大模型转换为 GGUF 以及使用 ollama 运行） -笔记.PanD │          【录播】LLaMa3打包部署（大模型转换为 GGUF 以及使用 ollama 运行）.mp4 │          【课件】LLaMa3打包部署（大模型转换为 GGUF 以及使用 ollama 运行）.pdf │          【资料】LLaMa3打包部署（大模型转换为 GGUF 以及使用 ollama 运行）.pdf │ ├─12_多模态 │  └─day_23多模态（多模态大模型的概念与本地部署调用） │          【录播】多模态大模型的概念与本地部署调用.mp4 │          【课件】多模态（多模态大模型的概念与本地部署调用）.pdf │          【资料】多模态（多模态大模型的概念与本地部署调用）.pdf │          文生视频效果.mp4 │ ├─13_llamaindex │  ├─day_24Llama_Index（核心组件介绍） │  │      demo_24.zip │  │      llama_index0.8.3.zip │  │      【录播】Llama_Index（核心组件介绍）.mp4 │  │      【课件】Llama_Index（核心组件介绍）.pdf │  │      【资料】Llama_Index（核心组件介绍）.pdf │  │ │  └─day_25llamaindex实战（使用llamaindex构建自己的知识库） │          demo_25.zip │          【录播】llamaindex实战（使用llamaindex构建自己的知识库）.mp4 │          【课件】llamaindex实战（使用llamaindex构建自己的知识库）.pdf │          【资料】llamaindex实战（使用llamaindex构建自己的知识库）.pdf │ ├─14_AutoGen Studio │  └─day_26AutoGen Studio调用本地大模型实现多Agent应用 │          【录播】AutoGen Studio调用本地大模型实现多Agent应用.mp4 │          【课件】AutoGen Studio入门使用.pdf │          【资料】AutoGen Studio入门使用.pdf │ ├─15 项目实战（聚客一和二期) │  ├─day33_RAG项目实战（使用llamaindex构建自己的知识库） │  │      RAG_项目源码.zip │  │      【录播】RAG项目实战（使用llamaindex构建自己的知识库）.mp4 │  │      【课件】RAG项目实战（使用llamaindex构建自己的知识库）.pdf │  │      【资料】RAG项目实战（使用llamaindex构建自己的知识库）.pdf │  │ │  ├─day34_视觉项目实战（基于yolo的骨龄识别项目_01） │  │      yolov5-master.zip │  │      【录播】视觉项目实战（基于yolo的骨龄识别项目_01）.mp4 │  │      【课件】视觉项目实战（基于yolo的骨龄识别项目_01）.pdf │  │      【资料】YOLOv5目标侦测教程.pdf │  │ │  ├─day35_视觉项目实战（基于yolo的骨龄识别项目_02） │  │      dataset.7z │  │      day31_demo.7z │  │      【录播】视觉项目实战（基于yolo的骨龄识别项目_02）.mp4 │  │      【课件】视觉项目实战（基于yolo的骨龄识别项目_02）.pdf │  │ │  ├─day_27基于本地大模型的在线心理问诊系统（训练篇） │  │      data.zip │  │      demo_27.zip │  │      【录播】基于本地大模型的在线心理问诊系统（训练篇01）.mp4 │  │      【课件】基于本地大模型的在线心理问诊系统（训练篇）.pdf │  │      【资料】xtuner微调大模型教程.pdf │  │      项目流程.png │  │ │  ├─day_28基于本地大模型的在线心理问诊系统（训练篇） │  │  │  【录播】基于本地大模型的在线心理问诊系统（训练篇02）.mp4 │  │  │ │  │  ├─data │  │  │      llama_factory_data.zip │  │  │      output_conversations.csv │  │  │      xtuner_data.zip │  │  │ │  │  ├─llamafactory数据集转换代码 │  │  │      data_utils.py │  │  │ │  │  ├─xtuner模型训练配置文件 │  │  │      internlm2_5_chat_7b_qlora_oasst1_e3.py │  │  │      qwen1_5_1_8b_chat_qlora_alpaca_e3.py │  │  │ │  │  └─xtuner环境 │  │          requirements.txt │  │ │  ├─day_29基于本地大模型的在线心理问诊系统(部署篇) │  │      【录播】基于本地大模型的在线心理问诊系统(部署篇).mp4 │  │      【课件】基于本地大模型的在线心理问诊系统（部署篇）.pdf │  │      【资料】基于本地大模型的在线心理问诊系统（部署篇）.pdf │  │      项目模型.7z │  │ │  ├─day_30基于RAG的线上智能客服系统（微调篇） │  │      data.zip │  │      demo_30.zip │  │      【录播】基于RAG的线上智能客服系统（微调篇）.mp4 │  │      【课件】基于RAG的线上智能客服系统（微调篇）.pdf │  │      项目背景.png │  │ │  ├─day_31基于RAG的线上智能客服系统（部署篇） │  │  │  demo_31.zip │  │  │  【录播】基于RAG的线上智能客服系统（部署篇）.mp4 │  │  │  【课件】基于RAG的线上智能客服系统（部署篇）.pdf │  │  │  【资料】OpenCompass文档.md │  │  │ │  │  └─lora模型 │  │          Qwen2.5-3B-Instruct-lora.zip │  │ │  └─day_32基于pytorch的语音识别与语音唤醒 │          demo_32.zip │          【录播】扩展项目（基于pytorch的语音识别与语音唤醒）.mp4 │          【课件】扩展项目（基于pytorch实现的语音识别）.pdf │          本地存储index的RAG.7z │          语音应用场景.png │ └─16_项目实战（聚客第三期_最新） ├─1_开班典礼-241216 │      2024-12-16 开班典礼.mp4 │ ├─2_RAG-Embedding-Vector │  ├─day01 │  │      Python语法入门教程.md │  │      RAG-Embeddings.7z │  │      RAG搭建流程和文本向量.mp4 │  │ │  └─day02 │          RAG-Embeddings.7z │          向量数据库和RAG高级进阶.mp4 │ ├─3_LangChain │      LangChain.7z │      LangChain.mp4 │ ├─day04_Hugging Face 核心组件介绍 │      demo_4.7z │      【录播】Hugging Face 核心组件介绍.mp4 │      【课件】Hugging Face 核心组件介绍.pdf │      【资料】Hugging Face 核心组件介绍.pdf │ ├─day05_基于 BERT 的中文评价情感分析 │      demo_5.7z │      【录播】基于 BERT 的中文评价情感分析.mp4 │      【课件】Hugging Face 模型微调训练（基于 BERT 的中文评价情感分析）.pdf │      【资料】Hugging Face 模型微调训练（基于 BERT 的中文评价情感分析）.pdf │ ├─day06_自定义vocab │      demo_6.7z │      【录播】自定义vocab.mp4 │      【课件】Hugging Face 模型微调训练（自定义vocab）.pdf │ ├─day07_如何处理超长文本训练问题 │      demo_7.7z │      model.zip │      【录播】如何处理超长文本训练问题.mp4 │      【课件】Hugging Face 模型微调训练（如何处理超长文本训练问题）.pdf │ ├─day08_GPT2-中文生成模型定制化微调训练 │      demo_8.7z │      gpt2-chinese模型.zip │      【录播】GPT2-中文生成模型定制化微调训练.mp4 │      【课件】Hugging Face 模型微调训练（GPT2-中文生成模型定制化微调训练）.pdf │ ├─day09_远程GPU服务器 │      1月8日.mp4 │      代码与资料.7z │      未命名文档.PanD │ ├─day10_llama3大模型本地调用 │      demo_10.7z │      【录播】llama3大模型本地调用.mp4 │      【课件】llama3大模型本地调用.pdf │ ├─day11_Llama3.2模型微调 │      data.zip │      demo_11.7z │      【录播】llama3.2模型微调.mp4 │      【课件】LLaMa3微调（使用 LLaMA-Factory 微调 LLaMA3）.pdf │      【资料】LLaMa3微调（使用 LLaMA-Factory 微调 LLaMA3）.pdf │ ├─day12_Lora模型合并与推理测试 │      checkpoint-800.7z │      data.7z │      【录播】Lora模型合并与推理测试.mp4 │ ├─day13_LLaMA-Factory模型导出量化 │      checkpoint-3700.7z │      demo_13.7z │      【录播】LLaMA-Factory模型导出量化.mp4 │      【课件】LLaMa3导出量化（LLaMA-Factory模型导出量化）.pdf │      【资料】LLaMa3导出量化（LLaMA-Factory模型导出量化）.pdf │ ├─day14_LLaMA-Factory模型评估与QLora微调 │      AI技术路线.pdf │      【录播】LLama-Factory模型评估与QLora微调.mp4 │      【课件】LLama-Factory模型评估与QLora微调.pdf │      【资料】LLama-Factory模型评估.pdf │ ├─day15_Qwen模型打包部署（Lora模型合并&转GGUF模型部署） │      Lora.7z │      【录播】HF模型转GGUF以及使用ollama部署.mp4 │      【课件】Qwen模型打包部署（Lora模型合并&转GGUF模型部署）.pdf │      【资料】Qwen模型打包部署（Lora模型合并&转GGUF模型部署）.pdf │ ├─day16_Qwen模型打包部署（HF转GGUF&ollama+open_webui部署） │      Qwen1___5-1___8B-Chat-merged-q8.gguf │      【录播】Qwen模型打包部署（HF转GGUF&ollama+open_webui部署）.mp4 │      【课件】Qwen模型打包部署（Lora模型合并&转GGUF模型部署）.pdf │      【资料】Qwen模型打包部署（Lora模型合并&转GGUF模型部署）.pdf │ ├─day17_Xtuner微调大模型 │      xtuner微调配置文件.7z │      xtuner数据集转换代码.7z │      【录播】Xtuner微调大模型（QLora与Lora）.mp4 │      【资料】xtuner微调大模型教程.pdf │ ├─day18_LMDeploy部署大模型 │      demo_18.7z │      【录播】LMDeploy部署大模型.mp4 │      【资料】LMDeploy部署大模型.pdf │ ├─day19_OpenCompass大模型评估 │      OpenCompassData-core-20240207.7z │      OpenCompassData-core-20240207.zip │      ptb.7z │      【录播】OpenCompass大模型评估.mp4 │      【课件】OpenCompass模型评估.pdf │      【资料】OpenCompass模型评估.pdf │ ├─day20_llama-index核心组件 │      demo_20.7z │      【录播】Llama_Index核心组件介绍.mp4 │      【课件】Llama_Index（核心组件介绍）.pdf │      【资料】Llama_Index（核心组件介绍）.pdf │      模型微调与RAG.png │ ├─day21_llama-index入门实操 │      demo_21.zip │      【录播】Llama_index入门实操.mp4 │      【课件】Llama_index入门实操.pdf │ ├─day22_llama-index实现RAG │      demo_22.7z │      【录播】llama-index实现RAG.mp4 │      【课件】Llama_index实现RAG.pdf │ ├─day23_AutoGen_Studio搭建多智能体应用 │      【录播】AutoGen_Studio搭建多智能体应用.mp4 │      【课件】AutoGen_Studio搭建多智能体应用.pdf │      【资料】AutoGen_Studio搭建多智能体应用.pdf │      图像资料.7z │ ├─day24_多模态大模型 │      【录播】多模态大模型的概念与本地部署调用.mp4 │      【课件】多模态（多模态大模型的概念与本地部署调用）.pdf │      【资料】多模态（多模态大模型的概念与本地部署调用）.pdf │      笔记.7z │ ├─day25_deep-seek与多卡训练 │      【录播】deep_seek与多卡训练.mp4 │      【课件】deepseek与分布式训练.pdf │      课堂笔记.7z │ ├─day26_基于本地大模型的AI试题系统（方案篇） │      AI题库项目分析.png │      【录播】基于本地大模型的AI试题系统（方案篇）.mp4 │      数据.7z │ ├─day27_基于本地大模型的AI试题系统（实现篇） │      Lora模型与训练日志.7z │      【录播】基于本地大模型的AI试题系统（实现篇）.mp4 │      数据转换代码.7z │      标注后的数据.7z │      转换后的训练集与测试集.7z │ ├─day28_基于RAG的法律条文智能助手（方案篇） │      llama_factory对话模板导出.7z │      R1思维链与微调.png │      RAG知识库数据获取.7z │      RAG项目需求.png │      【录播】基于RAG的法律条文智能助手【方案篇】.mp4 │      【课件】基于RAG的法律条文智能助手（方案篇）.pdf │      模型微调数据集.7z │ ├─day29_基于RAG的法律条文助手（实现篇） │      【录播】基于RAG的法律条文智能助手【实现篇】.mp4 │      【课件】基于RAG的法律条文智能助手（实现篇）.pdf │      项目源码.7z │ └─day30_基于pytorch的语音唤醒系统 【录播】扩展项目（基于pytorch的语音唤醒系统）.mp4 【课件】扩展项目（基于pytorch实现的语音识别）.pdf 语音唤醒.png 项目源码.7z