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大模型-20241116-01-transformers框架概述
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大模型-20241116-03-bert预训练模型分类任务
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大模型-20241119-03-peft与LoRA微调实战
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大模型-20241123-03-各类环境配置注意事项
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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 · 689 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。
课程详情
授课讲师

邓强

邓强,蜗牛学苑创始人,资深AI讲师,高级AI训练师,四川大学硕士,22年软件研发及管理经验。目前专注于AI和大模型领域的课题和技术研究。曾为中原银行、永州医院、南天佳信、深圳移动、大唐软件、华夏基金等30余家企业提供研发咨询及企业内训服务。从事培训事业以来教授学生数万,遍布国内外各大IT公司,视频课程全网播放量超1000万。出版多部IT与AI相关技术书籍,教学严谨,原理讲解透彻,擅长项目驱动式教学,硬派实战专家。
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