文件目录

📁 51CTO-Llama3大模型原理代码精讲与部署微调评估实战
├── 📁 课件资料
├── 🎬 1 课程介绍.mp4
├── 🎬 2 注意力机制.mp4
├── 🎬 3 自注意力机制.mp4
├── 🎬 4 Transformer的架构概述.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.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.mp4
├── 🎬 24 llama3文本生成过程.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.mp4
├── 🎬 33 llama大模型生态.mp4
├── 🎬 34 llama3模型架构.mp4
├── 🎬 35 RMSNorm归一化.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.mp4
├── 🎬 39 KVCache.mp4
├── 🎬 40 各文件功能.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.mp4
├── 🎬 50 阿里云实例创建.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.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.mp4
├── 🎬 62 lora 微调.mp4
├── 🎬 63 llama3医疗问答大模型推理.mp4
├── 🎬 64 qlora微调 .mp4
└── 🎬 65 qlora微调的医疗问答大模型推理.mp4