✓ 【手写AI】LLM大模型训练营
✓ 【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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