✓ 【手写AI】LLM大模型训练营

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✓ 【手写AI】LLM大模型训练营
├─布丁部分
│   ├─1_环境
│   ├─2_prompt
│   ├─3_微调
│   ├─4_function_call
│   ├─5_code_interpreter
│   ├─0_课程介绍_ev.mp4
│   ├─1_模型文件下载方法1.mp4 _ev.mp4
│   ├─2_模型文件下载方法2.mp4 _ev.mp4
│   ├─3_配置服务器jupyter环境.mp4 _ev.mp4
│   ├─4_vscode远程连接服务器.mp4 _ev.mp4
│   ├─5_vscode远程debug配置.mp4 _ev.mp4
│   ├─6_prompt_概述_ev.mp4
│   ├─7_prompt_技巧_ev.mp4
│   ├─8_prompt_技巧2_ev.mp4
│   ├─9_prompt_改写任务1_ev.mp4
│   ├─10_prompt_改写任务2_ev.mp4
│   ├─11_prompt_抽取任务1_ev.mp4
│   ├─12_prompt_抽取任务2_ev.mp4
│   ├─13_prompt角色扮演_ev.mp4
│   ├─14_prompt_数据制作1_ev.mp4
│   ├─15_prompt_数据制作2_ev.mp4
│   ├─16_prompt_数据制作3_ev.mp4
│   ├─17_prompt_数据制作4_ev.mp4
│   ├─18_deepspeed_概述_ev.mp4
│   ├─19_deepspeed_配置_ev.mp4
│   ├─21_deepspeed_demo实例.mp4
│   ├─22_deepspeed_bert_1.mp4
│   ├─23_deepspeed_bert_2.mp4
│   ├─24_deepspeed_bert_3.mp4
│   ├─25_deepspeed_bert_4.mp4
│   ├─26_deepspeed_多机多卡配置.mp4
│   ├─27_chatglm3_新特性.mp4
│   ├─28_chatglm3_新特2.mp4
│   ├─29_流式与非流式_chat_generate.mp4
│   ├─30_glm2的tokenizer.mp4
│   ├─31_推理、训练、量化占用显存.mp4
│   ├─32_chatglm全量微调1.mp4
│   ├─33_chatglm全量微调2-cpu交换技术.mp4
│   ├─34_chatglm全量微调3-.mp4
│   ├─35_微调结果评测.mp4
│   ├─36_微调模型加载1.mp4
│   ├─37_微调结束后-推理.mp4
│   ├─38-微调优化.mp4
│   ├─39-codegeex微调-数据准备.mp4
│   ├─40-codegeex-微调数据处理.mp4
│   ├─41-codegeex-微调结果评测.mp4
│   ├─42-function-call概述.mp4
│   ├─43-function_call概述2.mp4
│   ├─44-function-call实例1.mp4
│   ├─45-手写function_call-1.mp4
│   ├─46-手写function_call-2.mp4
│   ├─47-streamlit-debug环境配置.mp4
│   ├─48_function-all_官方代码逐行解读.mp4
│   ├─49_code-interpreter-概述.mp4
│   ├─50_手写code-interpreter.mp4
│   ├─51_code-interpreter进阶.mp4
│   ├─52_项目演示.mp4
│   ├─53_akshare接口.mp4
│   ├─54_gradio-界面设计.mp4
│   ├─55_手写项目.mp4
│   └─移动H盘.bat
└─季康部分
    ├─1_LLM综述
    ├─2_手写llama2源码
    ├─3_高效微调
    ├─0-课程大纲简要说明_ev.mp4
    ├─1-llm简要概览_ev.mp4
    ├─2-llm的发展历程_part1_ev.mp4
    ├─2-llm的发展历程_part2_ev.mp4
    ├─3-llm的训练流程以及常见的概念_ev.mp4
    ├─4-llm的常见架构_ev.mp4
    ├─5-llm的评价标准_ev.mp4
    ├─6-1.1_llm的幻觉定义_ev.mp4
    ├─6-1.2幻觉的评估方法_ev.mp4
    ├─6-1.3幻觉产生的原因_ev.mp4
    ├─6-1.4_llm幻觉的常见的解决方式_ev.mp4
    ├─6-1.5_llm的知识编辑_ev.mp4
    ├─7-llm自动生成prompts_ev.mp4
    ├─8-1.1_Llama2的rmsnorm_原理_ev.mp4
    ├─8-1.2_Llama2的rmsnorm_代码_ev.mp4
    ├─8-1.3_Llama2的ROPE_原理_ev.mp4
    ├─8-1.4_Llama2的ROPE_代码_ev.mp4
    ├─8-1.5_Llama2的Attention_原理_ev.mp4
    ├─8-1.6_Llama2的Attention_代码.mp4
    ├─8-1.6_Llama2的Attention_代码_ev.mp4
    ├─8-1.7_Llama2的ffn_原理_ev.mp4
    ├─8-1.8_Llama2的ffn_代码_ev.mp4
    ├─8-1.9_llama2模型组装_ev.mp4
    ├─9-1.1pet原理&dataloader_ev.mp4
    ├─9-1.2pet模型和训练验证_ev.mp4
    ├─9-1.3ptuningv1原理以及代码_ev.mp4
    ├─9-1.4ptuningv2原理_ev.mp4
    ├─9-1.6ptuningv2_代码2_ev.mp4
    ├─9-1.7ptuningv2_代码3_ev.mp4
    ├─10-1.1_llama2任务简介.mp4
    ├─10-1.2_rams数据处理_1.mp4
    ├─10-1.2_rams数据处理_2.mp4
    ├─10-1.3_lora原理部分介绍.mp4
    ├─10-1.4_llama2环境安装以及部分bug排查.mp4
    ├─10-1.5_lora训练.mp4
    ├─10-1.6_lora推理部分_问题生成.mp4
    ├─10-1.7_lora_推理_fewshot回答.mp4
    ├─10-1.8_int8量化原理.mp4
    ├─10.1.9_qlora的nf4_ev.mp4
    ├─10.1.9_qlora的双重量化.mp4
    ├─10.1.10_qlora的代码.mp4
    └─移动H盘.bat

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