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[大数据/人工智能] 【AI大模型应用开发模型训练落地】

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发表于 2025-1-29 15:30:51 | 显示全部楼层 |阅读模式
AI大模型应用开发模型训练落地,夸克网盘资源,免费下载。
课程涵盖大模型的基础理论、训练方法及实际应用案例,帮助学员了解如何将AI模型有效落地,解决实际问题。通过实操训练,提升学员在AI领域的开发能力与创新思维。

├── 1_第一课:人工智能介绍:迭代路径,大模型进化树,技术分类 .mp4
├── 2_第二课:柏拉图表征假说与scalinglaw:KM缩放定律 .mp4
├── 3_第三课:AI开发环境(python、conda、vscode .mp4
├── 4_第一课:大模型微调llama-factory环境准备 .mp4
├── 5_第二课:微调数据集准备(SFT 继续预训练,偏好优化) .mp4
├── 6_第三课:微调过程lora微调与Qlora微调 .mp4
├── 7_第四课:模型评估(批量推理与自动评估benchmark) .mp4
├── 8_第五课:模型部署(模型合并导出与量化,本地部署) .mp4
├── 9_第一课:RAG技术原理与RAGFlow项目实操 .mp4
├── 10_第二课:NaiveRAG与langchain实践 .mp4
├── 11_第三课:高级RAG(一)层次索引,句子窗口,子查询,HyDE .mp4
├── 12_第四课:高级RAG(二)提示词压缩,融合,llamainde .mp4
├── 13_第五课:模块化RAG(一)顺序模式,条件模式,分支模式 .mp4
├── 14_第六课:模块化RAG(二)迭代,递归检索,FLARE,Toc .mp4
├── 15_第七课:Embedding原理:word2vec、CBOW .mp4
├── 16_第八课:Embedding模型训练:llamaindex微调 .mp4
├── 17_第九课:Embedding模型评估:MRR评测,MTEB评测 .mp4
├── 18_第十课:Rerank技术原理与实践(一)交叉编码与双编码 .mp4
├── 19_第十一课:Rerank模型微调与实践(二)rankGPT .mp4
├── 20_第十二课:向量数据库简介与相似性测量:欧式距离,余弦相似度 .mp4
├── 21_第十三课:相似性搜索算法:k-means,肘部法则 .mp4
├── 22_第十四课:近似邻近算法与过滤向量:PQ量化,HNSW,LSH .mp4
├── 23_第十五课:向量数据库选型:专用向量数据库,传统数据库支持向量 .mp4
├── 24_第十六课:向量数据库代码示例:chroma与qdrant代码 .mp4
├── 25_第十七课:RAG评估:评估指标,RAGAs,TruLens .mp4
├── 26_第十八课:RAG行业落地:实践心得,落地经验,业务场景 .mp4
├── 27_第一课:Agent原理简介:planning、memory、 .mp4
├── 28_第二课:提示词工程:软提示词,fewshot,COT TOT .mp4
├── 29_第三课:Agent平台:国内外主流平台,Coze搭建智能客服 .mp4
├── 30_第四课:Agent工具使用与functioncall:MR .mp4
├── 31_第五课:Agent设计模式(一):Fewshot,ReAct .mp4
├── 32_第六课:Agent设计模式(二):REWOO,LLMComp .mp4
├── 33_第七课:Agent设计模式(三):Reflexion,LAT .mp4
├── 34_第八课:Agent框架:SingleAgent,Multi .mp4
├── 35_第九课:Langchain项目原理与实战 .mp4
├── 36_第十课:Langgraph项目原理与实战 .mp4
├── 37_第十一课:Langgraph多Agent架构:协作多Age .mp4
├── 38_第十二课:AutoGen项目原理与实战(一):AutoGen .mp4
├── 39_第十三课:AutoGen项目原理与实战(二):代码执行,工具 .mp4
├── 40_第十四课:CrewAI项目原理与实战:Crew Task A .mp4
├── 资料





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