51CTO-Llama3大模型原理代码精讲与部署微调评估实战【1.7GB】

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【资源目录】

    01 课程介绍.mp4
    02 注意力机制.mp4
    03 自注意力机制.mp4
    04 Transformer的架构概述.mp4
    05 Transformer Encoder的多头注意力.mp4
    06 Transformer Encoder的位置编码.mp4
    07 Transformer 残差链接、LayerNorm、FFN.mp4
    08 Transformer Decoder.mp4
    09 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.mp4
    31 llama模型进化史.mp4
    32 llama3模型类型_batch.mp4
    33 llama大模型生态_batch.mp4
    34 llama3模型架构_batch.mp4
    35 RMSNorm归一化_batch.mp4
    36 SwiGLU激活函数_batch.mp4
    37 RoPE旋转位置编码_batch.mp4
    38 GQA分组查询注意力_batch.mp4
    39 KVCache.mp4
    40 各文件功能_batch.mp4
    41 completion和chat应用脚本代码解析_batch.mp4
    42 generation.py代码解析_batch.mp4
    43 model.py代码解析_batch.mp4
    44 tokenizer.py代码解析_batch.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

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