Llama3大模型原理代码精讲与部署微调评估实战
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1 课程介绍.mp4
2 注意力机制_ev.mp4
3 自注意力机制.mp4
4 Transformer的架构概述_ev.mp4
5 Transformer Encoder的多头注意力.mp4
6 Transformer Encoder的位置编码.mp4
7 Transformer 残差链接、LayerNorm、FFN.mp4
8 Transformer Decoder.mp4
9 Transformer 训练及性能.mp4
10 Transformer机器翻译工作流程_ev.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_ev.mp4
24 llama3文本生成过程_ev.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_ev.mp4
33 llama大模型生态.mp4
34 llama3模型架构_ev.mp4
35 RMSNorm归一化_ev.mp4
36 SwiGLU激活函数.mp4
37 RoPE旋转位置编码.mp4
38 GQA分组查询注意力_ev.mp4
39 KVCache.mp4
40 各文件功能_ev.mp4
41 completion和chat应用脚本代码解析.mp4
42 generation.py代码解析.mp4
43 model.py代码解析.mp4
44 tokenizer.py代码解析.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_ev.mp4
50 阿里云实例创建_ev.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_ev.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_ev.mp4
62 lora 微调.mp4
63 llama3医疗问答大模型推理_ev.mp4
64 qlora微调 _ev.mp4
65 qlora微调的医疗问答大模型推理.mp4