51CTO-Llama3大模型原理代码精讲与部署微调评估实战

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51C++TO-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

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.mp431 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 KvC++ache.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