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首页 / AI人工智能 · 第三阶段:大语言模型LLM / 大模型原理与部署
发布于 2024-06-05 · 248 次观看
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课程目标
能理解并自主Transformer和GPT架构模型,能熟练运用transformers和modelscope模型进行模型应用、模型微调、模型量化等、能够熟练部署私有化大模型并进行开发调用。
知识要点
Transformer架构、编码器-解码器结构、GPT模型框架、自主开发和训练Transformer与GPT模型、HuggingFace的tansfomers框架的应用、模型微调技术、模型量化技术(peft与LLaMAFactory)、大模型实验环境构建、Ollama与OpenWebUI模型部署、大语言模型的两大托管平台:HuggingFace、ModelScope的使用、模型的下载与运行、提示词工程等。
授课讲师

邓强

蜗牛学苑资深讲师,教学总监,四川大学硕士,系统架构师。20年软件研发、测试、管理及授课经验,精通各种开发和测试技术,如Java开发、PHP开发、Python开发、性能测试、渗透测试、安全攻防等,精通AI人工智能技术体系及底层原理,具备丰富的项目研发和实施经验,正式出版多本个人专著。从事培训事业以来学生过万,遍布国内外各大IT公司。教学严谨细致、原理讲解透彻、注重底层原理,全面培养学生各项素质。
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