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本课程为“黑马-202411版AI大模型三期”课程，内容涵盖从大模型基础到高级应用的全面学习路径。课程分为多个阶段，包括大模型入门、应用初体验、开发新增技术、高级项目开发、多模态大模型应用实战及技术面试分享。学员将学习Python语言、大模型前置知识、Prompt-Tuning方法、LangChain工具、Function Call、Agent应用、RAG知识库、多模态模型（如Stable Diffusion）等核心技术，并通过多个实战项目（如金融行业动态风向评估、电商虚拟试衣系统、新媒体评论分类等）提升实战能力。课程还提供丰富的配套资料和面试指导，帮助学员从理论到实践全面掌握AI大模型开发与应用。
黑马-202411版AI大模型三期 部分目录章节视频是sz加密的！ 目录如下：
└─黑马-2024 11版AI大模型三期
├─2411版AI大模型三期
│ ├─01阶段：大模型入门
│ │ ├─day01-大模型必备Python语言
│ │ │ 1-1 大模型必备Python语言_1_ev.mp4
│ │ │ 1-1 大模型必备Python语言_2_ev.mp4
│ │ │ 1-1 大模型必备Python语言_3_ev.mp4
│ │ │ 1-1 大模型必备Python语言_4_ev.mp4
│ │ │ 1-1 大模型必备Python语言_5_ev.mp4
│ │ │ 1-1 大模型必备Python语言_6_ev.mp4
│ │ │ 1-1 大模型必备Python语言_7_ev.mp4
│ │ │ 1-1 大模型必备Python语言_8_ev.mp4
│ │ │ 1-1 大模型必备Python语言_9_ev.mp4
│ │ │
│ │ ├─day02-大模型必备Python语言
│ │ │ 1-2 大模型必备Python语言_1_ev.mp4
│ │ │ 1-2 大模型必备Python语言_2_ev.mp4
│ │ │ 1-2 大模型必备Python语言_3_ev.mp4
│ │ │ 1-2 大模型必备Python语言_4_ev.mp4
│ │ │ 1-2 大模型必备Python语言_5_ev.mp4
│ │ │ 1-2 大模型必备Python语言_6_ev.mp4
│ │ │ 1-2 大模型必备Python语言_7_ev.mp4
│ │ │ 1-2 大模型必备Python语言_8_ev.mp4
│ │ │ 1-2 大模型必备Python语言_9_ev.mp4
│ │ │
│ │ ├─day03-大模型必备Python语言
│ │ │ 1-3 大模型必备Python语言_10_ev.mp4
│ │ │ 1-3 大模型必备Python语言_11_ev.mp4
│ │ │ 1-3 大模型必备Python语言_1_ev.mp4
│ │ │ 1-3 大模型必备Python语言_2_ev.mp4
│ │ │ 1-3 大模型必备Python语言_3_ev.mp4
│ │ │ 1-3 大模型必备Python语言_4_ev.mp4
│ │ │ 1-3 大模型必备Python语言_5_ev.mp4
│ │ │ 1-3 大模型必备Python语言_6_ev.mp4
│ │ │ 1-3 大模型必备Python语言_7_ev.mp4
│ │ │ 1-3 大模型必备Python语言_8_ev.mp4
│ │ │ 1-3 大模型必备Python语言_9_ev.mp4
│ │ │
│ │ ├─day04-大模型必备Python语言
│ │ │ 1-4 大模型必备Python语言_1_ev.mp4
│ │ │ 1-4 大模型必备Python语言_2_ev.mp4
│ │ │ 1-4 大模型必备Python语言_3_ev.mp4
│ │ │ 1-4 大模型必备Python语言_4_ev.mp4
│ │ │ 1-4 大模型必备Python语言_5_ev.mp4
│ │ │ 1-4 大模型必备Python语言_6_ev.mp4
│ │ │ 1-4 大模型必备Python语言_7_ev.mp4
│ │ │
│ │ ├─day05-大模型前置知识
│ │ │ 1-5 大模型前置知识_10_ev.mp4
│ │ │ 1-5 大模型前置知识_1_ev.mp4
│ │ │ 1-5 大模型前置知识_2_ev.mp4
│ │ │ 1-5 大模型前置知识_3_ev.mp4
│ │ │ 1-5 大模型前置知识_4_ev.mp4
│ │ │ 1-5 大模型前置知识_5_ev.mp4
│ │ │ 1-5 大模型前置知识_6_ev.mp4
│ │ │ 1-5 大模型前置知识_7_ev.mp4
│ │ │ 1-5 大模型前置知识_8_ev.mp4
│ │ │ 1-5 大模型前置知识_9_ev.mp4
│ │ │
│ │ ├─day06-大模型前置知识
│ │ │ 1-6 大模型前置知识_10_ev.mp4
│ │ │ 1-6 大模型前置知识_11_ev.mp4
│ │ │ 1-6 大模型前置知识_1_ev.mp4
│ │ │ 1-6 大模型前置知识_2_ev.mp4
│ │ │ 1-6 大模型前置知识_3_ev.mp4
│ │ │ 1-6 大模型前置知识_4_ev.mp4
│ │ │ 1-6 大模型前置知识_5_ev.mp4
│ │ │ 1-6 大模型前置知识_6_ev.mp4
│ │ │ 1-6 大模型前置知识_7_ev.mp4
│ │ │ 1-6 大模型前置知识_8_ev.mp4
│ │ │ 1-6 大模型前置知识_9_ev.mp4
│ │ │
│ │ ├─day07-大模型前置知识
│ │ │ 1-7 大模型前置知识_1_ev.mp4
│ │ │ 1-7 大模型前置知识_2_ev.mp4
│ │ │ 1-7 大模型前置知识_3_ev.mp4
│ │ │ 1-7 大模型前置知识_4_ev.mp4
│ │ │ 1-7 大模型前置知识_5_ev.mp4
│ │ │ 1-7 大模型前置知识_6_ev.mp4
│ │ │ 1-7 大模型前置知识_7_ev.mp4
│ │ │ 1-7 大模型前置知识_8_ev.mp4
│ │ │ 1-7 大模型前置知识_9_ev.mp4
│ │ │
│ │ └─day08-大模型前置知识
│ │ 1-8 大模型前置知识_10_ev.mp4
│ │ 1-8 大模型前置知识_11_ev.mp4
│ │ 1-8 大模型前置知识_1_ev.mp4
│ │ 1-8 大模型前置知识_2_ev.mp4
│ │ 1-8 大模型前置知识_3_ev.mp4
│ │ 1-8 大模型前置知识_4_ev.mp4
│ │ 1-8 大模型前置知识_5_ev.mp4
│ │ 1-8 大模型前置知识_6_ev.mp4
│ │ 1-8 大模型前置知识_7_ev.mp4
│ │ 1-8 大模型前置知识_8_ev.mp4
│ │ 1-8 大模型前置知识_9_ev.mp4
│ │
│ ├─02阶段?模型应?初体验
│ │ ├─day01 大模型应用工具实战1
│ │ │ 01-（了解）AI工具学习目标_ev.mp4
│ │ │ 02-（重点）传智星云网_ev.mp4
│ │ │ 03-（重点）通义千问大模型使用_ev.mp4
│ │ │ 04-（重点）通义万象_ev.mp4
│ │ │ 05-（重点）通义智文_ev.mp4
│ │ │ 06-（重点）通义听悟_ev.mp4
│ │ │ 07-（重点）通义法睿_ev.mp4
│ │ │ 08-（重点）讯飞星火_ev.mp4
│ │ │
│ │ ├─day02 大模型应用工具实战2
│ │ │ 01-（重点）讯飞智文_ev.mp4
│ │ │ 02-（重点）VSCode集成IFlyCode实现前端页面编写_ev.mp4
│ │ │ 03-（重点）基于IFlyCode编写后端代码_ev.mp4
│ │ │ 04-（重点）通义灵码的使用_ev.mp4
│ │ │ 05-（重点）AIGC堆友实现文生图以及图生图_ev.mp4
│ │ │ 06-（重点）哩布哩布AIGC生图工具使用_ev.mp4
│ │ │ 07-（重点）Pika文生视频及图生视频效果_ev.mp4
│ │ │ 08-（重点）Luma文生视频以及图生视频_ev.mp4
│ │ │ 09-（重点）可灵AI工具使用说明_ev.mp4
│ │ │ 10-（重点）元分身数字人_ev.mp4
│ │ │ 11-（重点）腾讯智影_ev.mp4
│ │ │ 12-（重点）AI运营极虎漫剪_ev.mp4
│ │ │ 13-（重点）Kimi大模型工具_ev.mp4
│ │ │ 14-（重点）智谱清言_ev.mp4
│ │ │
│ │ ├─day03 大模型开发入门
│ │ │ 01-课程内容说明_ev .sz
│ │ │ 02-大语言模型的背景_ev .sz
│ │ │ 03-语言模型理解_ev .sz
│ │ │ 04-语言模型的发展_ev .sz
│ │ │ 05-内容总结_ev .sz
│ │ │
│ │ ├─day04 主流大模型介绍及大模型Prompt-Tuning方法入
│ │ │ 01-语言模型的评估指标_ev.mp4
│ │ │ 02-大语言模型的主要类别_ev.mp4
│ │ │ 03-AR和Seq2Seq模型_ev.mp4
│ │ │ 04-主流的模型架构_ev.mp4
│ │ │
│ │ ├─day05 大模型Prompt-Tuning方法进阶
│ │ │ 01-GPT原理_ev .sz
│ │ │ 02-GPT1_ev .sz
│ │ │ 03-GPT2_ev .sz
│ │ │ 04-GPT3_ev.mp4
│ │ │ 05-chatGPT_ev.mp4
│ │ │ 06-主流的开源大模型_ev.mp4
│ │ │
│ │ ├─day06 大模型提示词工程应用
│ │ │ 01-微调方法_ev.mp4
│ │ │ 02-硬模版微调_ev.mp4
│ │ │ 03-软模版_ev.mp4
│ │ │
│ │ ├─day07 【项目】金融行业动态风向评估
│ │ │ 01-提示词工程_ev .sz
│ │ │ 02-清晰的描述_ev .sz
│ │ │ 03-充足的思考_ev.mp4
│ │ │ 04-迭代优化_ev.mp4
│ │ │
│ │ ├─day08 企业大模型定制平台1
│ │ │ 01-项目说明_ev.mp4
│ │ │ 02-few-shot说明_ev.mp4
│ │ │ 03-文本分类_ev.mp4
│ │ │
│ │ ├─day09 企业大模型定制平台2
│ │ │ 01-信息抽取_ev .sz
│ │ │ 02-信息抽取2_ev .sz
│ │ │ 03-文本匹配_ev.mp4
│ │ │
│ │ └─day10 【项目】电商领域虚拟试衣系统
│ │ 01-saas平台_ev.mp4
│ │ 02-API调用_ev.mp4
│ │ 03-案例_ev.mp4
│ │ 04-大模型定制平台_ev.mp4
│ │
│ ├─03阶段：?模型开发新增技术
│ │ ├─day01 大模型开发工具Function Call的原理及实践
│ │ │ 01-百度千帆大模型介绍_ev.mp4
│ │ │ 02-百度千帆大模型使用_ev.mp4
│ │ │
│ │ ├─day02 【项目】财务助手
│ │ │ 01-function_call_ev .sz
│ │ │ 02-阿里百炼_ev .sz
│ │ │ 03-天气获取_ev .sz
│ │ │
│ │ ├─day03 大模型Agent的原理及实践
│ │ │ 01-function_call多个函数_ev.mp4
│ │ │ 02-function_call数据库查询_ev.mp4
│ │ │ 03-GPTs_ev.mp4
│ │ │
│ │ ├─day04 基于阿里魔搭社区的Agent应用
│ │ │ 01-AssistantAPI_ev .sz
│ │ │ 02-agent_ev .sz
│ │ │
│ │ ├─day05 大模型Agent应用
│ │ │ 01-agent_ev.mp4
│ │ │ 02-应用场景_ev.mp4
│ │ │ 03-邮件案例_ev.mp4
│ │ │ 04-modelscope_ev.mp4
│ │ │
│ │ ├─day06 大模型开发工具Langchain详解1
│ │ │ 01-langchain介绍_ev.mp4
│ │ │ 02-model组件_ev.mp4
│ │ │
│ │ ├─day07 大模型开发工具Langchain详解2
│ │ │ 01-model_ev .sz
│ │ │ 02-prompt_ev .sz
│ │ │ 03-chain_ev .sz
│ │ │ 04-agent_ev .sz
│ │ │ 05-memory_ev .sz
│ │ │
│ │ └─day08 大模型开发工具Langchain详解3
│ │ 01-index_ev.mp4
│ │ 02-向量数据库_ev.mp4
│ │ 03-检索_ev.mp4
│ │
│ ├─04阶段：?模型?级项目开发
│ │ ├─day01 项目 基于知识库RAG的物流行业信息问答系统
│ │ │ 01-项目介绍_ev .sz
│ │ │ 02-环境配置_ev .sz
│ │ │ 03模型构建_ev .sz
│ │ │ 04-构建向量库_ev .sz
│ │ │ 05-检索_ev .sz
│ │ │ 06-微调方法_ev .sz
│ │ │ 07-PET微调_ev .sz
│ │ │
│ │ ├─day02【项目】大健康行业智能问诊系统
│ │ │ 01-上下文学习_ev.mp4
│ │ │ 02-prefix微调_ev.mp4
│ │ │ 03-adapter_ev.mp4
│ │ │ 04-lora微调思想（重点）_ev.mp4
│ │ │ 05-lora伪代码_ev.mp4
│ │ │
│ │ ├─day03 【项目】大健康行业智能问诊系统2
│ │ │ 01-项目介绍-1730813282_ev .sz
│ │ │ 02-数据集介绍_ev .sz
│ │ │ 03-preprcoess_ev .sz
│ │ │ 04-dataset_ev.mp4
│ │ │ 05-dataloader_ev.mp4
│ │ │
│ │ ├─day04【项目】新零售行业评价决策系统
│ │ │ 01-模型结构_ev.mp4
│ │ │ 02-模型搭建_ev.mp4
│ │ │ 03-模型训练过程_ev.mp4
│ │ │
│ │ ├─day05【项目】新零售行业评价决策系统
│ │ │ 01-function_tool_ev.mp4
│ │ │ 02-预测流程_ev.mp4
│ │ │ 03-预测实现_ev.mp4
│ │ │ 04-预测实现2_ev.mp4
│ │ │ 05-模型上线_ev.mp4
│ │ │ 06-电商评论_ev.mp4
│ │ │ 07-PET回顾_ev.mp4
│ │ │ 08-项目架构_ev.mp4
│ │ │ 09-数据集介绍_ev.mp4
│ │ │ 10-配置信息_ev.mp4
│ │ │ 11-数据获取_ev.mp4
│ │ │ 12-template_ev.mp4
│ │ │ 13-datapreprocess_ev.mp4
│ │ │
│ │ ├─day06 【项目】新零售行业评价决策系统
│ │ │ 01-dataloader_ev .sz
│ │ │ 02-主标签找子标签_ev .sz
│ │ │ 03-子标签找主标签_ev .sz
│ │ │ 04-损失函数_ev .sz
│ │ │ 05-logits转id_ev.mp4
│ │ │ 06-评价指标_ev.mp4
│ │ │ 07-训练过程_ev.mp4
│ │ │
│ │ ├─day07 【项目】新媒体行业评论智能分类与信息抽取系统
│ │ │ 01-模型推理_ev.mp4
│ │ │ 02-项目介绍_ev.mp4
│ │ │ 03-数据处理_ev.mp4
│ │ │ 04-数据处理实现_ev.mp4
│ │ │
│ │ ├─day08 【项目】新媒体行业评论智能分类与信息抽取系统
│ │ │ 01-模型训练与推理_ev .sz
│ │ │ 02-lora微调项目介绍_ev .sz
│ │ │ 03-技术选型_ev .sz
│ │ │ 04-数据集介绍_ev .sz
│ │ │
│ │ └─day09 【项目】新媒体行业评论智能分类与信息抽取系统
│ │ 01-数据处理_ev.mp4
│ │ 02-getmax_len_ev.mp4
│ │ 03-dataloader_ev.mp4
│ │ 04-模型训练_ev.mp4
│ │ 05-模型预测_ev.mp4
│ │ 06-aigc介绍_ev.mp4
│ │ 07-图像生成算法_ev.mp4
│ │
│ ├─05阶段：多模态大模型应用实战
│ │ ├─day01 【项目】Stable Diffusion多模态大模型应用实
│ │ │ 01-图像生成_ev.mp4
│ │ │ 02-clip模型_ev.mp4
│ │ │ 03-dalle_ev.mp4
│ │ │
│ │ └─day02 【项目】Stable Diffusion多模态大模型应用实战2
│ │ 01-imagen_ev .sz
│ │ 02-stablediffusion的基本概念_ev .sz
│ │ 03-模型结构_ev .sz
│ │ 04-处理流程_ev .sz
│ │ 05-hai平台使用_ev .sz
│ │
│ └─06阶段：技术面试分享（赠送）
│ ├─day01-综合项目与项目路演
│ │ day05-综合项目与项目路演0_ev.mp4
│ │ day05-综合项目与项目路演1_ev.mp4
│ │ day05-综合项目与项目路演2_ev.mp4
│ │ day05-综合项目与项目路演3_ev.mp4
│ │
│ ├─day02-大模型面试指导
│ │ 1-42 大模型加餐课（面试指导）_1_ev.mp4
│ │ 1-42 大模型加餐课（面试指导）_2_ev.mp4
│ │ 1-42 大模型加餐课（面试指导）_3_ev.mp4
│ │ 1-42 大模型加餐课（面试指导）_4_ev.mp4
│ │ 1-42 大模型加餐课（面试指导）_ev.mp4
│ │
│ └─day03-大模型加餐课
│ 大模型加餐课（模型部署）_01_ev.mp4
│ 大模型加餐课（模型部署）_02_ev.mp4
│ 大模型加餐课（模型部署）_03_ev.mp4
│ 大模型加餐课（模型部署）_04_ev.mp4
│ 大模型加餐课（模型部署）_05_ev.mp4
│ 大模型加餐课（模型部署）_06_ev.mp4
│ 大模型加餐课（模型部署）_07_ev.mp4
│ 大模型加餐课（模型部署）_08_ev.mp4
│ 大模型加餐课（模型部署）_09_ev.mp4
│ 大模型加餐课（模型部署）_10_ev.mp4
│
└─3期AI大模型配套资料
├─01阶段：配套资料
│ ├─01
│ │ ├─01-讲义
│ │ │ Python入门教程.pdf
│ │ │
│ │ ├─02-软件
│ │ │ ├─Anaconda
│ │ │ │ Anaconda3-2023.09-0-Windows-x86_64.exe
│ │ │ │
│ │ │ └─PyCharm
│ │ │ ide-eval-resetter-2.3.5.zip
│ │ │ pycharm-professional-2021.2.1.exe
│ │ │
│ │ └─03-代码
│ │ ├─【5月21日】代码
│ │ │ 01-Python程序入门.py
│ │ │ 02-Python中的单行注释.py
│ │ │ 03-Python中的多行注释.py
│ │ │ 04-Python中变量定义.py
│ │ │ 05-Python中的变量命名规则.py
│ │ │ 06-Python中变量7种数据类型.py
│ │ │ 07-Python中运算符.py
│ │ │ 08-Python中的输入操作.py
│ │ │ 09-Python中的普通输出操作.py
│ │ │ 10-Python中变量的格式化输出.py
│ │ │ 11-Python中的转义字符.py
│ │ │
│ │ ├─【5月23日】代码
│ │ │ 01-Python中的编程语言的流程结构.py
│ │ │ 02-Python中的选择结构.py
│ │ │ 03-Python中的if...else选择结构.py
│ │ │ 04-Python中的if...else选择结构.py
│ │ │ 05-Python中if...elif...else结构.py
│ │ │ 06-Python中if嵌套结构.py
│ │ │ 07-Python中猜拳游戏实现.py
│ │ │ 08-Python中的模块.py
│ │ │ 09-Python中的循环结构.py
│ │ │ 10-Python中实现指定次数的循环.py
│ │ │ 11-Python中实现求1-100累加的结果.py
│ │ │ 12-Python中循环的两大关键词.py
│ │ │ 13-Python中猜数字游戏的开发.py
│ │ │ 14-Python中的列表容器.py
│ │ │ 15-Python中列表的其他操作.py
│ │ │ 16-Python中列表的切片操作（字符串元组也可以使用）.py
│ │ │ 17-Python中元组的定义与使用.py
│ │ │ 18-Python中的字典类型.py
│ │ │ 19-Python中的集合类型.py
│ │ │
│ │ └─【5月26日】代码
│ │ 01-Python函数的基本概念.py
│ │ 02-Python中函数的参数.py
│ │ 03-Python中函数的返回值.py
│ │ 04-Python中return返回值.py
│ │ 05-Python中return返回值返回多个结果.py
│ │ 06-Python中使用函数生成一个4位长度的验证码.py
│ │ 07-Python中变量的作用域.py
│ │ 08-Python中全局变量的访问范围.py
│ │ 09-Python中局部变量的访问范围.py
│ │ 10-Python中的global关键字.py
│ │ 11-Python中函数的两种的参数.py
│ │ 12-Python中函数的两种传参方式.py
│ │ 13-Python中默认值参数.py
│ │ 14-Python中不定长参数.py
│ │ 15-Python中不定长参数混用的情况.py
│ │ 16-Python中的不定长参数接收容器类型的参数.py
│ │ 17-Python中的匿名函数.py
│ │ 18-Python中带参数的lambda表达式.py
│ │ 19-Python中类的定义与实例化.py
│ │ 20-Python中对象成员方法的self关键词.py
│ │ 21-Python中成员属性的定义.py
│ │ 22-Python中魔术方法.py
│ │ 23-Python中使用魔术方法实现属性的定义.py
│ │ 24-Python中使用__str__()魔术方法.py
│ │ 25-Python中使用__del__()魔术方法.py
│ │ 26-Python中的魔术方法__call__.py
│ │ 27-Python中的公有属性和私有属性.py
│ │ 28-Python中私有方法.py
│ │ 29-Python中继承的实现.py
│ │ 30-Python中的重写机制.py
│ │ 31-Python中的super()方法.py
│ │ 32-Python中的多继承.py
│ │ 33-Python中多继承（继承链）.py
│ │ 34-Python中的继承关系（继承链）.py
│ │
│ ├─02
│ │ ├─01-讲义
│ │ │ 00-深度学习简介.pdf
│ │ │ 01-PyTorch基本使用.pdf
│ │ │
│ │ ├─02-笔记
│ │ │ 深度学习基础.pdf
│ │ │
│ │ ├─03-代码
│ │ │ ├─01-Pytroch基本使用
│ │ │ │ 01-张量创建.py
│ │ │ │ 02-张量类型转换.py
│ │ │ │ 03-张量的数值计算.py
│ │ │ │ 04-张量的运算函数.py
│ │ │ │ 05-张量的索引操作.py
│ │ │ │ 06-张量的形状操作.py
│ │ │ │ 07-张量的拼接.py
│ │ │ │ 08-案例-线性回归模型构建.py
│ │ │ │
│ │ │ └─02-神经网络
│ │ │ │ 01-激活函数-sigmoid.py
│ │ │ │ 02-激活函数-tanh.py
│ │ │ │ 03-激活函数-ReLU.py
│ │ │ │ 04-激活函数-Softmax.py
│ │ │ │ 05-参数初始化.py
│ │ │ │ 06-搭建神经网络.py
│ │ │ │ 07-损失函数.py
│ │ │ │ 08-反向传播BP算法.py
│ │ │ │ 09-梯度下降优化方法.py
│ │ │ │ 10-学习率衰减方法.py
│ │ │ │ 11-正则化.py
│ │ │ │ 12-案例-价格分类.py
│ │ │ │ 13-Transformer汉译英.py
│ │ │ │
│ │ │ ├─dataset
│ │ │ │ phone.pth
│ │ │ │ 手机价格预测.csv
│ │ │ │
│ │ │ └─model
│ │ │ phone.pth
│ │ │
│ │ └─04-拓展
│ │ 拓展1_深度学习拓展.pdf
│ │ 拓展2_Pytorch-CUDA环境配置.pdf
│ │
│ ├─03
│ │ ├─01-讲义
│ │ │ 02-神经网络基础.pdf
│ │ │ 03-Transformer详解.pdf
│ │ │
│ │ ├─02-笔记
│ │ │ 深度学习基础0530.pdf
│ │ │
│ │ ├─03-代码
│ │ │ ├─02-神经网络
│ │ │ │ │ 01-激活函数-sigmoid.py
│ │ │ │ │ 02-激活函数-tanh.py
│ │ │ │ │ 03-激活函数-ReLU.py
│ │ │ │ │ 04-激活函数-Softmax.py
│ │ │ │ │ 05-参数初始化.py
│ │ │ │ │ 06-搭建神经网络.py
│ │ │ │ │ 07-损失函数.py
│ │ │ │ │ 08-反向传播BP算法.py
│ │ │ │ │ 09-梯度下降优化方法.py
│ │ │ │ │ 10-学习率衰减方法.py
│ │ │ │ │ 11-正则化.py
│ │ │ │ │ 12-案例-价格分类.py
│ │ │ │ │ 13-Transformer汉译英.py
│ │ │ │ │
│ │ │ │ ├─dataset
│ │ │ │ │ phone.pth
│ │ │ │ │ 手机价格预测.csv
│ │ │ │ │
│ │ │ │ └─model
│ │ │ │ phone.pth
│ │ │ │
│ │ │ ├─03-卷积神经网络
│ │ │ │ │ 01-matplotlib图像加载.py
│ │ │ │ │ 02-pytorch卷积层API.py
│ │ │ │ │ 03-pytorch池化API.py
│ │ │ │ │ 04-案例-卷积神经网络实现图像分类.py
│ │ │ │ │
│ │ │ │ └─data
│ │ │ │ │ image_classification.pth
│ │ │ │ │ img.jpg
│ │ │ │ │
│ │ │ │ └─cifar-10-batches-py
│ │ │ │ batches.meta
│ │ │ │ data_batch_1
│ │ │ │ data_batch_2
│ │ │ │ data_batch_3
│ │ │ │ data_batch_4
│ │ │ │ data_batch_5
│ │ │ │ readme.html
│ │ │ │ test_batch
│ │ │ │
│ │ │ └─04-循环神经网络
│ │ │ │ 01-词嵌入层API.py
│ │ │ │ 02-RNN层的使用.py
│ │ │ │ 03-RNN实现周杰伦歌词生成.py
│ │ │ │
│ │ │ └─data
│ │ │ jaychou_lyrics.txt
│ │ │ lyrics_model_10.pth
│ │ │
│ │ └─04-拓展
│ │ 拓展3_Pycharm配置Anaconda环境.pdf
│ │
│ ├─04
│ │ ├─01-讲义
│ │ │ 02-神经网络基础.pdf
│ │ │ 03-Transformer详解.pdf
│ │ │ 04-卷积神经网络.pdf
│ │ │ 05-循环神经网络.pdf
│ │ │
│ │ ├─02-笔记
│ │ │ 深度学习基础0601.pdf
│ │ │
│ │ └─03-代码
│ │ ├─02-神经网络
│ │ │ │ 01-激活函数-sigmoid.py
│ │ │ │ 02-激活函数-tanh.py
│ │ │ │ 03-激活函数-ReLU.py
│ │ │ │ 04-激活函数-Softmax.py
│ │ │ │ 05-参数初始化.py
│ │ │ │ 06-搭建神经网络.py
│ │ │ │ 07-损失函数.py
│ │ │ │ 08-反向传播BP算法.py
│ │ │ │ 09-梯度下降优化方法.py
│ │ │ │ 10-学习率衰减方法.py
│ │ │ │ 11-正则化.py
│ │ │ │ 12-案例-价格分类.py
│ │ │ │ 13-Transformer汉译英.py
│ │ │ │
│ │ │ ├─dataset
│ │ │ │ phone.pth
│ │ │ │ 手机价格预测.csv
│ │ │ │
│ │ │ └─model
│ │ │ phone.pth
│ │ │
│ │ ├─03-卷积神经网络
│ │ │ │ 01-matplotlib图像加载.py
│ │ │ │ 02-pytorch卷积层API.py
│ │ │ │ 03-pytorch池化API.py
│ │ │ │ 04-案例-卷积神经网络实现图像分类.py
│ │ │ │
│ │ │ └─data
│ │ │ │ image_classification.pth
│ │ │ │ img.jpg
│ │ │ │
│ │ │ └─cifar-10-batches-py
│ │ │ batches.meta
│ │ │ data_batch_1
│ │ │ data_batch_2
│ │ │ data_batch_3
│ │ │ data_batch_4
│ │ │ data_batch_5
│ │ │ readme.html
│ │ │ test_batch
│ │ │
│ │ └─04-循环神经网络
│ │ │ 01-词嵌入层API.py
│ │ │ 02-RNN层的使用.py
│ │ │ 03-RNN实现周杰伦歌词生成.py
│ │ │ lyrics_model_10.pth
│ │ │
│ │ └─data
│ │ jaychou_lyrics.txt
│ │ lyrics_model_10.pth
│ │
│ ├─05
│ │ ├─讲义
│ │ │ 大模型应用工具实战01.pdf
│ │ │
│ │ └─软件
│ │ Pycharm2023补丁.rar
│ │ VSCodeUserSetup-x64-1.89.1.exe
│ │
│ ├─06
│ │ │ 作业.txt
│ │ │ 大模型应用工具实战02.pdf
│ │ │
│ │ └─软件
│ │ StreamingTool-7.6.2-x64.exe
│ │ yuan-live Setup 2.6.2.exe
│ │
│ ├─07
│ │ │ LLM背景介绍.pdf
│ │ │ 大模型项目研发流程.pdf
│ │ │
│ │ ├─01-讲义
│ │ │ 01-LLM基础知识.pdf
│ │ │ 02-LLM主要架构介绍.pdf
│ │ │
│ │ └─02-代码
│ │ 01-bleu.py
│ │ 02-rouge.py
│ │ 03-PPL.py
│ │
│ ├─08
│ │ └─01-讲义
│ │ 01-LLM主要架构介绍.pdf
│ │ 02-ChatGPT模型原理介绍.pdf
│ │
│ └─09
│ │ 开源的LLM.pdf
│ │
│ └─01-讲义
│ 01-LLM主流开源大模型介绍.pdf
│
├─02阶段：配套资料
│ ├─8月30日
│ │ └─1.讲义
│ │ 大模型应用工具实战01.pptx
│ │
│ ├─8月31日
│ │ └─1.讲义
│ │ 大模型应用工具实战02.pptx
│ │
│ ├─9月10号
│ │ └─01-讲义
│ │ 01-大模型prompt-Tuning方法入门.pdf
│ │ 02-大模型prompt-Tuning方法进阶.pdf
│ │
│ ├─9月12号
│ │ └─01-讲义
│ │ 01-大模型提示工程指南.pdf
│ │
│ ├─9月14号
│ │ ├─01-讲义
│ │ │ 02-金融行业动态方向评估项目.pdf
│ │ │ 03-LLM实现金融文本分类.pdf
│ │ │
│ │ ├─01-讲义_0915135902
│ │ │ 02-金融行业动态方向评估项目.pdf
│ │ │ 03-LLM实现金融文本分类.pdf
│ │ │ 1.环境要求.pdf
│ │ │ 趋动云使用《补充》.pdf
│ │ │
│ │ ├─02-代码
│ │ │ finance_classify.py
│ │ │ finance_ie.py
│ │ │ finance_text_matching.py
│ │ │
│ │ └─03-weights
│ │ └─chatglm2-6b-int4
│ │ config.json
│ │ configuration_chatglm.py
│ │ modeling_chatglm.py
│ │ MODEL_LICENSE
│ │ quantization.py
│ │ README.md
│ │ tokenization_chatglm.py
│ │ tokenizer.model
│ │ tokenizer_config.json
│ │
│ ├─9月15号
│ │ ├─01-讲义
│ │ │ 04-LLM实现金融信息抽取.pdf
│ │ │ 05-LLM实现金融信息匹配.pdf
│ │ │
│ │ └─03-视频
│ │ 01-信息抽取.mp4
│ │ 02-信息抽取2.mp4
│ │ 03-文本匹配.mp4
│ │
│ ├─9月18号
│ │ ├─01-讲义
│ │ │ 星火大模型（博学谷）.pdf
│ │ │
│ │ └─02-代码
│ │ │ translate_in_many_style.zip
│ │ │
│ │ └─Dataset-of-financial-news-classification
│ │ Fiance_test_data.csv
│ │ Fiance_train_data.csv
│ │
│ ├─9月4号
│ │ │ 大模型.xmind
│ │ │ 大语言模型的背景.xmind
│ │ │
│ │ ├─01-讲义
│ │ │ 01-LLM基础知识.pdf
│ │ │ 02-LLM主要架构介绍.pdf
│ │ │
│ │ └─02-代码
│ │ 01-bleu.py
│ │ 02-rouge.py
│ │ 03-PPL.py
│ │
│ ├─9月5号
│ │ └─01-讲义
│ │ 01-LLM主要架构介绍.pdf
│ │ 02-ChatGPT模型原理介绍.pdf
│ │
│ └─9月7号
│ └─01-讲义
│ 01-LLM主流开源大模型介绍.pdf
│
├─03阶段：配套资料
│ ├─10月10号
│ │ ├─01-code
│ │ │ └─Gpt2_Chatbot
│ │ │ │ app.py
│ │ │ │ flask_predict.py
│ │ │ │ functions_tools.py
│ │ │ │ interact.py
│ │ │ │ parameter_config.py
│ │ │ │ readme
│ │ │ │ train.py
│ │ │ │ __init__.py
│ │ │ │
│ │ │ ├─config
│ │ │ │ config.json
│ │ │ │
│ │ │ ├─data
│ │ │ │ medical_train.pkl
│ │ │ │ medical_train.txt
│ │ │ │ medical_valid.pkl
│ │ │ │ medical_valid.txt
│ │ │ │
│ │ │ ├─data_preprocess
│ │ │ │ dataloader.py
│ │ │ │ dataset.py
│ │ │ │ preprocess.py
│ │ │ │ __init__.py
│ │ │ │
│ │ │ ├─gpt2
│ │ │ │ generation_config.json
│ │ │ │ merges.txt
│ │ │ │ README.md
│ │ │ │ tokenizer.json
│ │ │ │ vocab.json
│ │ │ │
│ │ │ ├─other_data
│ │ │ │ 闲聊语料.pkl
│ │ │ │ 闲聊语料.txt
│ │ │ │
│ │ │ ├─save_model
│ │ │ │ └─epoch97
│ │ │ │ config.json
│ │ │ │ pytorch_model.bin
│ │ │ │
│ │ │ ├─save_model1
│ │ │ │ └─min_ppl_model_bj
│ │ │ │ config.json
│ │ │ │ generation_config.json
│ │ │ │ model.safetensors
│ │ │ │
│ │ │ ├─templates
│ │ │ │ index.html
│ │ │ │ index1.html
│ │ │ │
│ │ │ └─vocab
│ │ │ vocab.txt
│ │ │ vocab2.txt
│ │ │
│ │ └─02-讲义
│ │ 基于GPT2搭建医疗问诊机器人.pdf
│ │
│ ├─10月13号
│ │ └─01-讲义
│ │ 01-大模型prompt-Tuning方法入门.pdf
│ │
│ ├─10月8号
│ │ ├─01-code
│ │ │ ├─.idea
│ │ │ │ │ .gitignore
│ │ │ │ │ 01-code.iml
│ │ │ │ │ misc.xml
│ │ │ │ │ modules.xml
│ │ │ │ │ workspace.xml
│ │ │ │ │
│ │ │ │ └─inspectionProfiles
│ │ │ │ profiles_settings.xml
│ │ │ │
│ │ │ └─RAG
│ │ │ │ get_vector.py
│ │ │ │ main.py
│ │ │ │ model.py
│ │ │ │ new_demo.py
│ │ │ │ test.py
│ │ │ │ 物流信息.txt
│ │ │ │
│ │ │ ├─.idea
│ │ │ │ │ .gitignore
│ │ │ │ │ misc.xml
│ │ │ │ │ modules.xml
│ │ │ │ │ RAG.iml
│ │ │ │ │ workspace.xml
│ │ │ │ │
│ │ │ │ └─inspectionProfiles
│ │ │ │ profiles_settings.xml
│ │ │ │
│ │ │ ├─chatglm2-6b-int4
│ │ │ │ config.json
│ │ │ │ configuration_chatglm.py
│ │ │ │ modeling_chatglm.py
│ │ │ │ MODEL_LICENSE
│ │ │ │ pytorch_model.bin
│ │ │ │ quantization.py
│ │ │ │ README.md
│ │ │ │ tokenization_chatglm.py
│ │ │ │ tokenizer.model
│ │ │ │ tokenizer_config.json
│ │ │ │
│ │ │ ├─faiss
│ │ │ │ ├─camp
│ │ │ │ │ index.faiss
│ │ │ │ │ index.pkl
│ │ │ │ │
│ │ │ │ └─logistics
│ │ │ │ index.faiss
│ │ │ │ index.pkl
│ │ │ │
│ │ │ ├─m3e-base
│ │ │ │ │ config.json
│ │ │ │ │ gitattributes
│ │ │ │ │ model.safetensors
│ │ │ │ │ modules.json
│ │ │ │ │ pytorch_model.bin
│ │ │ │ │ README.md
│ │ │ │ │ sentence_bert_config.json
│ │ │ │ │ special_tokens_map.json
│ │ │ │ │ tokenizer.json
│ │ │ │ │ tokenizer_config.json
│ │ │ │ │ vocab.txt
│ │ │ │ │
│ │ │ │ └─1_Pooling
│ │ │ │ config.json
│ │ │ │
│ │ │ └─__pycache__
│ │ │ get_vector.cpython-310.pyc
│ │ │ get_vector.cpython-311.pyc
│ │ │ get_vector.cpython-312.pyc
│ │ │ get_vector.cpython-38.pyc
│ │ │ model.cpython-310.pyc
│ │ │ model.cpython-311.pyc
│ │ │ model.cpython-312.pyc
│ │ │ model.cpython-38.pyc
│ │ │
│ │ └─01-讲义
│ │ 02-基于LangChain+ChatGLM-6B实现物流行业信息咨询.pdf
│ │
│ ├─9月19号
│ │ ├─01-讲义
│ │ │ 01-千帆大模型.pdf
│ │ │ 01-阿里百炼平台.pdf
│ │ │ 02-千帆大模型的使用.zip
│ │ │ 图表分析数据.md
│ │ │
│ │ └─02-数据
│ │ sample-text-dialog-unsort-jsonl.zip
│ │ 清洗emoji数据的demo数据集.zip
│ │
│ ├─9月21号
│ │ ├─01-讲义
│ │ │ 01-Function Call的原理及简单应用.pdf
│ │ │ 01-虚拟试衣背景.pdf
│ │ │ 02-阿里PAI平台.pdf
│ │ │ 03-阿里云注册及开通PAI.pdf
│ │ │ 04-PAI_DSW的环境搭建.pdf
│ │ │ 05-虚拟试衣实践.pdf
│ │ │ 06-资源清理.pdf
│ │ │ PAI平台开通指南.pdf
│ │ │
│ │ └─03-代码
│ │ └─ChatGLM3_FunctionCall
│ │ ├─.idea
│ │ │ │ .gitignore
│ │ │ │ ChatGLM3_FunctionCall.iml
│ │ │ │ dataSources.local.xml
│ │ │ │ dataSources.xml
│ │ │ │ misc.xml
│ │ │ │ modules.xml
│ │ │ │ workspace.xml
│ │ │ │
│ │ │ └─inspectionProfiles
│ │ │ profiles_settings.xml
│ │ │
│ │ ├─airplane
│ │ │ │ airplane_function_tools.py
│ │ │ │ muti_function_zhipu.py
│ │ │ │ muti_utils.py
│ │ │ │
│ │ │ └─__pycache__
│ │ │ airplane_function_tools.cpython-310.pyc
│ │ │ airplane_function_tools.cpython-312.pyc
│ │ │ airplane_function_tools.cpython-38.pyc
│ │ │ muti_utils.cpython-310.pyc
│ │ │ muti_utils.cpython-312.pyc
│ │ │ muti_utils.cpython-38.pyc
│ │ │
│ │ ├─sql
│ │ │ │ sql_function_tools.py
│ │ │ │ sql_zhipu.py
│ │ │ │
│ │ │ └─__pycache__
│ │ │ sql_function_tools.cpython-310.pyc
│ │ │ sql_function_tools.cpython-312.pyc
│ │ │
│ │ └─weather
│ │ │ cityCode_use.json
│ │ │ tools.py
│ │ │ weather_zhipu.py
│ │ │
│ │ └─__pycache__
│ │ tools.cpython-310.pyc
│ │ tools.cpython-312.pyc
│ │ tools.cpython-38.pyc
│ │
│ ├─9月24号
│ │ ├─01-讲义(1)
│ │ │ 01-Function Call的原理及应用.pdf
│ │ │ SQL.pdf
│ │ │
│ │ └─02-code
│ │ └─ChatGLM3_FunctionCall
│ │ ├─airplane
│ │ │ │ airplane_function_tools.py
│ │ │ │ muti_function_zhipu.py
│ │ │ │ muti_utils.py
│ │ │ │
│ │ │ └─__pycache__
│ │ │ airplane_function_tools.cpython-310.pyc
│ │ │ airplane_function_tools.cpython-38.pyc
│ │ │ muti_utils.cpython-310.pyc
│ │ │ muti_utils.cpython-38.pyc
│ │ │
│ │ ├─sql
│ │ │ │ sql_function_tools.py
│ │ │ │ sql_zhipu.py
│ │ │ │
│ │ │ └─__pycache__
│ │ │ sql_function_tools.cpython-310.pyc
│ │ │
│ │ └─weather
│ │ │ cityCode_use.json
│ │ │ tools.py
│ │ │ weather_zhipu.py
│ │ │
│ │ └─__pycache__
│ │ tools.cpython-310.pyc
│ │ tools.cpython-38.pyc
│ │
│ ├─9月26号
│ │ ├─01-讲义
│ │ │ 01-GPTs的介绍及应用.pdf
│ │ │ 01-LLM基础知识.pdf
│ │ │ 02-Assistant API的原理及应用.pdf
│ │ │
│ │ └─03-code
│ │ └─MiniMax_Assistant
│ │ │ fruit_price.txt
│ │ │ minmax_assistant.py
│ │ │
│ │ └─.idea
│ │ │ .gitignore
│ │ │ MiniMax_Assistant.iml
│ │ │ misc.xml
│ │ │ modules.xml
│ │ │ workspace.xml
│ │ │
│ │ └─inspectionProfiles
│ │ profiles_settings.xml
│ │
│ └─9月28日
│ ├─01-讲义
│ │ 01-AI Agents的开发应用.pdf
│ │ 01-LangChain基础知识入门.pdf
│ │
│ └─02-代码
│ ├─Agent_Email_Generate
│ │ │ email_category.txt
│ │ │ main.py
│ │ │ poie.txt
│ │ │ test.py
│ │ │ __init__.py
│ │ │
│ │ ├─.idea
│ │ │ │ .gitignore
│ │ │ │ Agent_Email_Generate.iml
│ │ │ │ misc.xml
│ │ │ │ modules.xml
│ │ │ │ workspace.xml
│ │ │ │
│ │ │ └─inspectionProfiles
│ │ │ profiles_settings.xml
│ │ │
│ │ └─tools
│ │ │ custom_tools.py
│ │ │ __init__(1).py
│ │ │ __init__.py
│ │ │
│ │ └─__pycache__
│ │ custom_tools.cpython-310.pyc
│ │ custom_tools.cpython-312.pyc
│ │ __init__.cpython-310.pyc
│ │ __init__.cpython-312.pyc
│ │
│ └─longchain
│ ├─Agents_module
│ │ demo_agent.py
│ │
│ ├─Chains_module
│ │ demo_use_LLMChain.py
│ │ demo_use_simpleChain.py
│ │
│ ├─Indexes_module
│ │ demo_dataloader.py
│ │ demo_retriver.py
│ │ demo_text_split.py
│ │ demo_vector.py
│ │ pku.txt
│ │ 衣服属性.txt
│ │
│ ├─Memory_module
│ │ demo_memory.py
│ │ demo_message_dict.py
│ │ demo_up_memory.py
│ │
│ ├─Models_module
│ │ demo_chat_models.py
│ │ demo_embedding_models.py
│ │ demo_llms.py
│ │
│ └─Prompts_module
│ demo_few_shot.py
│ demo_zero_shot.py
│
├─04阶段：配套资料
│ ├─10月14号
│ │ └─01-讲义
│ │ 02-大模型prompt-Tuning方法进阶.pdf
│ │
│ ├─10月15号
│ │ ├─01-讲义
│ │ │ 01-项目背景介绍.pdf
│ │ │ 02-基于BERT+PET方式文本分类介绍.pdf
│ │ │ 03-基于BERT+PET方式数据预处理介绍.pdf
│ │ │
│ │ └─02-代码
│ │ ├─Gpt2_Chatbot
│ │ │ │ app.py
│ │ │ │ flask_predict.py
│ │ │ │ functions_tools.py
│ │ │ │ interact.py
│ │ │ │ parameter_config.py
│ │ │ │ readme
│ │ │ │ train.py
│ │ │ │ __init__.py
│ │ │ │
│ │ │ ├─config
│ │ │ │ config.json
│ │ │ │
│ │ │ ├─data
│ │ │ │ medical_train.pkl
│ │ │ │ medical_train.txt
│ │ │ │ medical_valid.pkl
│ │ │ │ medical_valid.txt
│ │ │ │
│ │ │ ├─data_preprocess
│ │ │ │ dataloader.py
│ │ │ │ dataset.py
│ │ │ │ preprocess.py
│ │ │ │ __init__.py
│ │ │ │
│ │ │ ├─gpt2
│ │ │ │ generation_config.json
│ │ │ │ merges.txt
│ │ │ │ README.md
│ │ │ │ tokenizer.json
│ │ │ │ vocab.json
│ │ │ │
│ │ │ ├─other_data
│ │ │ │ 闲聊语料.pkl
│ │ │ │ 闲聊语料.txt
│ │ │ │
│ │ │ ├─save_model
│ │ │ │ └─epoch97
│ │ │ │ config.json
│ │ │ │ pytorch_model.bin
│ │ │ │
│ │ │ ├─save_model1
│ │ │ │ └─min_ppl_model_bj
│ │ │ │ config.json
│ │ │ │ generation_config.json
│ │ │ │ model.safetensors
│ │ │ │
│ │ │ ├─templates
│ │ │ │ index.html
│ │ │ │ index1.html
│ │ │ │
│ │ │ └─vocab
│ │ │ vocab.txt
│ │ │ vocab2.txt
│ │ │
│ │ ├─PET
│ │ │ │ inference.py
│ │ │ │ pet_config.py
│ │ │ │ train.py
│ │ │ │ __init__.py
│ │ │ │
│ │ │ ├─checkpoints
│ │ │ │ └─model_best_old
│ │ │ │ config.json
│ │ │ │ generation_config.json
│ │ │ │ model.safetensors
│ │ │ │ pytorch_model.bin
│ │ │ │ special_tokens_map.json
│ │ │ │ tokenizer.json
│ │ │ │ tokenizer_config.json
│ │ │ │ vocab.txt
│ │ │ │
│ │ │ ├─data
│ │ │ │ dev.txt
│ │ │ │ prompt.txt
│ │ │ │ train.txt
│ │ │ │ verbalizer.txt
│ │ │ │
│ │ │ ├─data_handle
│ │ │ │ │ data_loader.py
│ │ │ │ │ data_preprocess.py
│ │ │ │ │ template.py
│ │ │ │ │ __init__.py
│ │ │ │ │
│ │ │ │ └─__pycache__
│ │ │ │ data_loader.cpython-312.pyc
│ │ │ │ data_preprocess.cpython-312.pyc
│ │ │ │ template.cpython-312.pyc
│ │ │ │ __init__.cpython-312.pyc
│ │ │ │
│ │ │ ├─utils
│ │ │ │ │ common_utils.py
│ │ │ │ │ metirc_utils.py
│ │ │ │ │ verbalizer.py
│ │ │ │ │ __init__.py
│ │ │ │ │
│ │ │ │ └─__pycache__
│ │ │ │ common_utils.cpython-312.pyc
│ │ │ │ metirc_utils.cpython-312.pyc
│ │ │ │ verbalizer.cpython-312.pyc
│ │ │ │ __init__.cpython-312.pyc
│ │ │ │
│ │ │ └─__pycache__
│ │ │ pet_config.cpython-312.pyc
│ │ │
│ │ └─预训练模型
│ │ └─bert-base-chinese
│ │ config.json
│ │ flax_model.msgpack
│ │ pytorch_model.bin
│ │ README.md
│ │ tokenizer.json
│ │ tokenizer_config.json
│ │ vocab.txt
│ │
│ ├─10月17号
│ │ ├─01-讲义
│ │ │ 06-基于BERT+P-Tuning方式数据预处理介绍.pdf
│ │ │ 07-基于BERT+P-Tuning方式文本分类模型搭建.pdf
│ │ │
│ │ └─02-代码
│ │ └─P-Tuning
│ │ │ inference.py
│ │ │ ptune_config.py
│ │ │ train.py
│ │ │ __init__.py
│ │ │
│ │ ├─checkpoints
│ │ │ ├─model_20
│ │ │ │ config.json
│ │ │ │ generation_config.json
│ │ │ │ model.safetensors
│ │ │ │
│ │ │ └─model_old_best
│ │ │ config.json
│ │ │ generation_config.json
│ │ │ model.safetensors
│ │ │ pytorch_model.bin
│ │ │ special_tokens_map.json
│ │ │ tokenizer.json
│ │ │ tokenizer_config.json
│ │ │ vocab.txt
│ │ │
│ │ ├─data
│ │ │ dev.txt
│ │ │ train.txt
│ │ │ verbalizer.txt
│ │ │
│ │ ├─data_handle
│ │ │ │ data_loader.py
│ │ │ │ data_preprocess.py
│ │ │ │ __init__.py
│ │ │ │
│ │ │ └─__pycache__
│ │ │ data_loader.cpython-312.pyc
│ │ │ data_preprocess.cpython-312.pyc
│ │ │ __init__.cpython-312.pyc
│ │ │
│ │ ├─utils
│ │ │ │ common_utils.py
│ │ │ │ metirc_utils.py
│ │ │ │ verbalizer.py
│ │ │ │ __init__.py
│ │ │ │
│ │ │ └─__pycache__
│ │ │ common_utils.cpython-312.pyc
│ │ │ metirc_utils.cpython-312.pyc
│ │ │ verbalizer.cpython-312.pyc
│ │ │ __init__.cpython-312.pyc
│ │ │
│ │ └─__pycache__
│ │ ptune_config.cpython-312.pyc
│ │
│ ├─10月19号
│ │ ├─01-讲义
│ │ │ 新媒体行业评论智能分类与信息抽取系统.pdf
│ │ │
│ │ └─02-代码
│ │ ├─chatglm-6b
│ │ │ config.json
│ │ │ configuration_chatglm.py
│ │ │ ice_text.model
│ │ │ LICENSE
│ │ │ modeling_chatglm.py
│ │ │ MODEL_LICENSE
│ │ │ pytorch_model-00002-of-00008(1).bin
│ │ │ pytorch_model-00002-of-00008.bin
│ │ │ pytorch_model-00003-of-00008.bin
│ │ │ pytorch_model-00004-of-00008.bin
│ │ │ pytorch_model-00005-of-00008.bin
│ │ │ pytorch_model-00006-of-00008.bin
│ │ │ pytorch_model-00007-of-00008.bin
│ │ │ pytorch_model-00008-of-00008.bin
│ │ │ pytorch_model.bin.index.json
│ │ │ quantization.py
│ │ │ README.md
│ │ │ test_modeling_chatglm.py
│ │ │ tokenization_chatglm.py
│ │ │ tokenizer_config.json
│ │ │
│ │ └─ptune_chatglm
│ │ │ glm_config.py
│ │ │ inference.py
│ │ │ train.py
│ │ │ __init__.py
│ │ │
│ │ ├─.idea
│ │ │ │ .gitignore
│ │ │ │ misc.xml
│ │ │ │ modules.xml
│ │ │ │ ptune_chatglm.iml
│ │ │ │ workspace.xml
│ │ │ │
│ │ │ └─inspectionProfiles
│ │ │ profiles_settings.xml
│ │ │
│ │ ├─data
│ │ │ dataset.jsonl
│ │ │ mixed_dev_dataset.jsonl
│ │ │ mixed_train_dataset.jsonl
│ │ │
│ │ ├─data_handle
│ │ │ │ data_loader.py
│ │ │ │ data_preprocess.py
│ │ │ │ __init__.py
│ │ │ │
│ │ │ └─__pycache__
│ │ │ data_loader.cpython-312.pyc
│ │ │ data_preprocess.cpython-312.pyc
│ │ │ __init__.cpython-312.pyc
│ │ │
│ │ ├─utils
│ │ │ │ common_utils.py
│ │ │ │ __init__.py
│ │ │ │
│ │ │ └─__pycache__
│ │ │ common_utils.cpython-312.pyc
│ │ │ __init__.cpython-312.pyc
│ │ │
│ │ └─__pycache__
│ │ glm_config.cpython-312.pyc
│ │
│ ├─10月21号
│ │ ├─01-讲义
│ │ │ 06-基于BERT+P-Tuning方式数据预处理介绍.pdf
│ │ │ 07-基于BERT+P-Tuning方式文本分类模型搭建.pdf
│ │ │
│ │ └─02-代码
│ │ └─P-Tuning
│ │ │ inference.py
│ │ │ ptune_config.py
│ │ │ train.py
│ │ │ __init__.py
│ │ │
│ │ ├─checkpoints
│ │ │ ├─model_20
│ │ │ │ config.json
│ │ │ │ generation_config.json
│ │ │ │ model.safetensors
│ │ │ │
│ │ │ └─model_old_best
│ │ │ config.json
│ │ │ generation_config.json
│ │ │ model.safetensors
│ │ │ pytorch_model.bin
│ │ │ special_tokens_map.json
│ │ │ tokenizer.json
│ │ │ tokenizer_config.json
│ │ │ vocab.txt
│ │ │
│ │ ├─data
│ │ │ dev.txt
│ │ │ train.txt
│ │ │ verbalizer.txt
│ │ │
│ │ ├─data_handle
│ │ │ │ data_loader.py
│ │ │ │ data_preprocess.py
│ │ │ │ __init__.py
│ │ │ │
│ │ │ └─__pycache__
│ │ │ data_loader.cpython-312.pyc
│ │ │ data_preprocess.cpython-312.pyc
│ │ │ __init__.cpython-312.pyc
│ │ │
│ │ ├─utils
│ │ │ │ common_utils.py
│ │ │ │ metirc_utils.py
│ │ │ │ verbalizer.py
│ │ │ │ __init__.py
│ │ │ │
│ │ │ └─__pycache__
│ │ │ common_utils.cpython-312.pyc
│ │ │ metirc_utils.cpython-312.pyc
│ │ │ verbalizer.cpython-312.pyc
│ │ │ __init__.cpython-312.pyc
│ │ │
│ │ └─__pycache__
│ │ ptune_config.cpython-312.pyc
│ │
│ ├─10月22号
│ │ ├─01-讲义
│ │ │ 新媒体行业评论智能分类与信息抽取系统.pdf
│ │ │
│ │ └─02-代码
│ │ ├─chatglm-6b
│ │ │ config.json
│ │ │ configuration_chatglm.py
│ │ │ ice_text.model
│ │ │ LICENSE
│ │ │ modeling_chatglm.py
│ │ │ MODEL_LICENSE
│ │ │ pytorch_model-00001-of-00008.bin
│ │ │ pytorch_model-00003-of-00008.bin
│ │ │ pytorch_model-00004-of-00008.bin
│ │ │ pytorch_model-00005-of-00008.bin
│ │ │ pytorch_model-00006-of-00008.bin
│ │ │ pytorch_model-00007-of-00008.bin
│ │ │ pytorch_model-00008-of-00008.bin
│ │ │ pytorch_model.bin.index.json
│ │ │ quantization.py
│ │ │ README.md
│ │ │ test_modeling_chatglm.py
│ │ │ tokenization_chatglm.py
│ │ │ tokenizer_config.json
│ │ │
│ │ └─ptune_chatglm
│ │ │ glm_config.py
│ │ │ inference.py
│ │ │ train.py
│ │ │ __init__.py
│ │ │
│ │ ├─.idea
│ │ │ │ .gitignore
│ │ │ │ misc.xml
│ │ │ │ modules.xml
│ │ │ │ ptune_chatglm.iml
│ │ │ │ workspace.xml
│ │ │ │
│ │ │ └─inspectionProfiles
│ │ │ profiles_settings.xml
│ │ │
│ │ ├─data
│ │ │ dataset.jsonl
│ │ │ mixed_dev_dataset.jsonl
│ │ │ mixed_train_dataset.jsonl
│ │ │
│ │ ├─data_handle
│ │ │ │ data_loader.py
│ │ │ │ data_preprocess.py
│ │ │ │ __init__.py
│ │ │ │
│ │ │ └─__pycache__
│ │ │ data_loader.cpython-312.pyc
│ │ │ data_preprocess.cpython-312.pyc
│ │ │ __init__.cpython-312.pyc
│ │ │
│ │ ├─utils
│ │ │ │ common_utils.py
│ │ │ │ __init__.py
│ │ │ │
│ │ │ └─__pycache__
│ │ │ common_utils.cpython-312.pyc
│ │ │ __init__.cpython-312.pyc
│ │ │
│ │ └─__pycache__
│ │ glm_config.cpython-312.pyc
│ │
│ └─10月26号
│ └─01-讲义
│ 01-GPTs的介绍及应用.pdf
│ 01-LLM基础知识.pdf
│ 02-Assistant API的原理及应用.pdf
│
├─05阶段：配套资料
│ └─项目资料
│ ├─01-讲义
│ │ 03-stableDiffusion详解.pdf
│ │ 04-StableDiffusion实践.pdf
│ │ 05-腾讯云AI绘画.pdf
│ │
│ └─02-代码
│ │ aigc_demo_origin.zip
│ │
│ ├─img-glasses
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│ │
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│ │
│ └─weights
│ glass.safetensors
│ model-plaidshirtprogrammer.ckpt
│
├─06阶段：配套资料
│ 人工智能-求职自我介绍以及项目描述参考模板.docx
│ 大模型训练营-大模型时代 .pdf
│ 大模型训练营—简历优化 .pdf
│ 简历优化及面试注意事项.txt
│ 论文导读.zip
│
└─AI大模型 赠送资料
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发表于 2025-3-20 21:45:28
