51CTO-Llama3大模型原理代码精讲与部署微调评估实战 学习资源 [2.1G]（PNG）
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<p><img src="https://linux.do/uploads/default/original/4X/f/3/4/f346b708a6ea2d0b2a035d0ad1b87ec0c50818e7.png" alt="51CTO-Llama3大模型原理代码精讲与部署微调评估实战" /></p>
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<p>【基础信息】<br />- **资源名称**：51CTO-Llama3大模型原理代码精讲与部署微调评估实战<br />- **资源大小**：2.1G<br />- **文件数量**：67<br />- **适用人群**：自学/提升/教学参考</p>
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<p>【内容简介】<br />总计: 2 个文件夹, 66 个文件</p>
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<p>【目录清单】</p>
<pre>├──课件资料<br />│ └── ️ 完整资料.exe (14.23MB)<br />├──1 课程介绍.mp4 (73.46MB)<br />├──10 Transformer机器翻译工作流程.mp4 (9.60MB)<br />├──11 Transformer的Encoder代码解读.mp4 (52.75MB)<br />├──12 Transformer的Decoder代码解读.mp4 (75.94MB)<br />├──13 Transformer的超参设置代码解读.mp4 (47.24MB)<br />├──14 Transformer的训练示例（人为随机数据）代码解读.mp4 (27.52MB)<br />├──15 Transformer的训练示例(德语-英语机器翻译)代码解.mp4 (58.57MB)<br />├──16 结合中文注释代码深入解读1.mp4 (54.96MB)<br />├──17 结合中文注释代码深入解读2.mp4 (66.99MB)<br />├──18 LLM推理方式.mp4 (29.57MB)<br />├──19 文本生成模式.mp4 (15.82MB)<br />├──2 注意力机制.mp4 (48.36MB)<br />├──20 文本生成策略.mp4 (60.22MB)<br />├──21 Token和分词器.mp4 (19.30MB)<br />├──22 文本生成过程.mp4 (28.84MB)<br />├──23 prefill和解码阶段.mp4 (8.58MB)<br />├──24 llama3文本生成过程.mp4 (5.56MB)<br />├──25 文本生成时的QKV含义.mp4 (36.33MB)<br />├──26 大模型开发阶段划分.mp4 (37.62MB)<br />├──27 SFT微调.mp4 (26.06MB)<br />├──28 微调方法(全参、冻结参数、LoRA、QLoRA).mp4 (33.39MB)<br />├──29 LoRA微调.mp4 (49.71MB)<br />├──3 自注意力机制.mp4 (30.32MB)<br />├──30 QLoRA微调.mp4 (33.59MB)<br />├──31 llama模型进化史.mp4 (18.88MB)<br />├──32 llama3模型类型.mp4 (7.79MB)<br />├──33 llama大模型生态.mp4 (24.92MB)<br />├──34 llama3模型架构.mp4 (7.70MB)<br />├──35 RMSNorm归一化.mp4 (8.40MB)<br />├──36 SwiGLU激活函数.mp4 (20.48MB)<br />├──37 RoPE旋转位置编码.mp4 (70.27MB)<br />├──38 GQA分组查询注意力.mp4 (7.71MB)<br />├──39 KVCache.mp4 (56.89MB)<br />├──4 Transformer的架构概述.mp4 (23.77MB)<br />├──40 各文件功能.mp4 (5.69MB)<br />├──41 completion和chat应用脚本代码解析.mp4 (68.41MB)<br />├──42 generation.py代码解析.mp4 (81.34MB)<br />├──43 model.py代码解析.mp4 (47.21MB)<br />├──44 tokenizer.py代码解析.mp4 (82.68MB)<br />├──45 RMSNorm代码解析.mp4 (57.61MB)<br />├──46 SwiGLU代码解析.mp4 (6.72MB)<br />├──47 GQA代码解析.mp4 (24.53MB)<br />├──48 RoPE代码解析.mp4 (45.06MB)<br />├──49 KVCache代码解析.mp4 (11.40MB)<br />├──5 Transformer Encoder的多头注意力.mp4 (53.85MB)<br />├──50 阿里云实例创建.mp4 (10.98MB)<br />├──51 ollama介绍.mp4 (2.91MB)<br />├──52 ollama安装.mp4 (28.89MB)<br />├──53 llama3推理.mp4 (59.85MB)<br />├──54 vLLM部署llama3.mp4 (55.12MB)<br />├──55 llama_factory介绍.mp4 (10.10MB)<br />├──56 llama_factory安装及llama3模型下载.mp4 (19.23MB)<br />├──57 LoRA微调训练.mp4 (80.50MB)<br />├──58 llama3中文增强大模型推理.mp4 (10.66MB)<br />├──59 llama3中文增强大模型评估.mp4 (30.58MB)<br />├──6 Transformer Encoder的位置编码.mp4 (36.50MB)<br />├──60 lora文件合并.mp4 (10.15MB)<br />├──61 数据集准备.mp4 (9.75MB)<br />├──62 lora 微调.mp4 (33.78MB)<br />├──63 llama3医疗问答大模型推理.mp4 (12.94MB)<br />├──64 qlora微调 .mp4 (14.90MB)<br />├──65 qlora微调的医疗问答大模型推理.mp4 (10.38MB)<br />├──7 Transformer 残差链接、LayerNorm、FFN.mp4 (20.85MB)<br />├──8 Transformer Decoder.mp4 (21.44MB)<br />└──9 Transformer 训练及性能.mp4 (35.89MB)</pre>
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<p>【下载说明】<br />- 回复后可见隐藏内容<br />- 资源仅供学习交流，请在24小时内删除<br />- 请勿外传或用于商业用途，违者后果自负</p>
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