资源内容
51CTO-Llama3大模型原理代码精讲与部署微调评估实战
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课程内容
1课程介绍.mp4
2注意力机制.mp4
3自注意力机制.mp4
4Transformer的架构概述.mp4
5TransformerEncoder的多头注意力.mp4
6TransformerEncoder的位置编码.mp4
7Transformer残差链接、LayerNorm、FFN.mp4
8TransformerDecoder.mp4
9Transformer训练及性能.mp4
10Transformer机器翻译工作流程.mp4
11Transformer的Encoder代码解读.mp4
12Transformer的Decoder代码解读.mp4
13Transformer的超参设置代码解读.mp4
14Transformer的训练示例(人为随机数据）代码解读.mp4
15Transformer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
18LLM推理方式.mp4
19文本生成模式.mp4
20文本生成策略.mp4
21Token和分词器.mp4
22文本生成过程.mp4
23prefill和解码阶段.mp4
24llama3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
27SFT微调.mp4
28微调方法(全参、冻结参数、LoRA、QLoRA).mp4
29LoRA微调.mp4
30QLoRA微调.mp431llama模型进化史.mp4
32llama3模型类型.mp4
33llama大模型生态.mp4
34llama3模型架构.mp4
35RMSNorm归一化.mp4
36SwiGLU激活函数.mp4
37RoPE旋转位置编码.mp4
38GQA分组查询注意力.mp4
39KvCache.mp4
40各文件功能.mp4
41completion和chat应用脚本代码解析.mp4
42generation.py代码解析.mp4
43model.py代码解析.mp4
44tokenizer.py代码解析.mp4
45RMSNorm代码解析.mp4
46SwiGLU代码解析.mp4
47GQA代码解析.mp4
48RoPE代码解析.mp4
49Kvcache代码解析.mp4
50阿里云实例创建.mp4
51ollama介绍.mp4
52ollama安装.mp4
53llama3推理.mp4
54vLLM部署llama3.mp4
55llama_factory介绍.mp4
56llama_factory安装及llama3模型下载.mp4
57LoRA微调训练.mp4
58llama3中文增强大模型推理.mp4
59llama3中文增强大模型评估.mp4
60lora文件合并.mp4
61数据集准备.mp4
62lora微调.mp4
63llama3医疗问答大模型推理.mp4
64qlora微调.mp4
65qlora微调的医疗问答大模型推理.mp4
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