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AI大模型微调课
简介
分类
AI开发与应用
课程标签：
AI大模型
查看课程
任务列表
第1任务: 01课程安排解读及前置知识说明
第2任务: 02机器学习概述
第3任务: 03机器学习常见算法
第4任务: 04本章总结及作业、笔记
第5任务: 01深度学习概述
第6任务: 02神经网络的结构及关键部分详解
第7任务: 03实战案例
第8任务: 04本章总结及作业要求
第9任务: 01卷积神经网络概述
第10任务: 02卷积神经网络结构和工作原理
第11任务: 03循环神经网络
第12任务: 04本章总结及作业
第13任务: 01Seq2Seq模型原理详解
第14任务: 02Transformer模型详解
第15任务: 03Attention机制
第16任务: 04本章总结及知识回顾
第17任务: 01语言模型及发展历程简介
第18任务: 02语言模型发展历程详解
第19任务: 03常用预训练方法简介
第20任务: 04BERT模型及其原理、GPT模型及其原理
第21任务: 05本章总结及知识回顾
第22任务: 01本地环境介绍及云平台操作演示
第23任务: 02Hugging Face及Transformers库简介
第24任务: 03ModelScope介绍及AutoDL下载模型演示
第25任务: 04大模型加载及调用演示详解
第26任务: 05本章总结
第27任务: 01大模型本地化部署(上)
第28任务: 02大模型本地化部署(下)
第29任务: 03量化推理实战
第30任务: 04部署及实战总结
第31任务: 01通用大模型介绍
第32任务: 02垂直领域大模型介绍
第33任务: 03大模型微调应用场景（上）
第34任务: 04大模型微调应用场景（下）及小结
第35任务: 01Fine-Tuning原理
第36任务: 02大模型微调方法
第37任务: 03微调实战案例：模型下载及数据预处理
第38任务: 04微调实战案例：模型构建、训练及验证
第39任务: 01T5类大模型简介及案例演示
第40任务: 02GPT类大模型简介及案例演示
第41任务: 03GLM类大模型简介及案例演示
第42任务: 04本章总结及模型架构详解
第43任务: 01指令微调原理与案例
第44任务: 02PEFT微调原理
第45任务: 03BERT模型的全参微调回顾
第46任务: 04PEFT微调BERT模型实战（上）
第47任务: 05PEFT微调BERT模型实战（下）
第48任务: 01 GPT系列模型回顾
第49任务: 02 GPT-2模型微调实战-模型加载及介绍
第50任务: 04 本章总结
第51任务: 03 GPT-2模型微调实战-模型微调
第52任务: 01LLaMA-Factory概述
第53任务: 02LLaMA-Factory安装实战及核心功能讲解
第54任务: 03LLaMA-Factory全参微调实战
第55任务: 04本章总结
第56任务: 01LLaMA-Factory的数据格式
第57任务: 02LLaMA-Factory的LoRA微调实战（上）
第58任务: 03LLaMA-Factory的LoRA微调实战（中）
第59任务: 04LLaMA-Factory的LoRA微调实战（下）
第60任务: 01 SWIFT框架概述及框架安装
第61任务: 02 SWIFT框架自我认知实战-初始模型推理演示
第62任务: 03 SWIFT框架自我认知实战-微调及推理验证
第63任务: 04 本章总结
第64任务: 01预训练数据集构建流程介绍
第65任务: 02数据集预处理及预训练环境搭建
第66任务: 03预训练实战
第67任务: 04本章总结及问题解答
第68任务: 01SFT知识回顾
第69任务: 02SFT数据集构建流程
第70任务: 03SFT微调实战（上）
第71任务: 04SFT微调实战（下）
第72任务: 01 RLHF和DPO原理介绍
第73任务: 02 偏好数据集构建流程
第74任务: 03 RLHF微调实战演示
第75任务: 04 DPO微调实战演示
第76任务: 05 本章总结
第77任务: 01 MMLU测评介绍
第78任务: 02 PPO和DPO实战补充讲解
第79任务: 03 MMLU测评实战演示
第80任务: 04 CMMLU测评介绍及实战演示
第81任务: 05 C-Eval测评介绍及实战演示
第82任务: 06 本章总结
第83任务: 01deepspeed概述
第84任务: 02deepspeed配置
第85任务: 03使用deepspeed命令进行ZeRO3训练与模型测评
第86任务: 05使用deepspeed命令进行ZeRO2和ZeRO1训练
第87任务: 06使用deepspeed命令进行ZeRO2-offload训练
第88任务: 05使用deepspeed命令进行ZeRO2和ZeRO1训练
第89任务: 07通过配置文件使用deepspeed
第90任务: 08本章总结
第91任务: 01 Llama3模型架构详解
第92任务: 02 数据预处理-格式转换
第93任务: 03 分布式微调实操-lora微调
第94任务: 04 分布式微调实操-全参微调尝试
第95任务: 05 本章总结
第96任务: 01Llama3架构等知识回顾
第97任务: 02微调代码详解
第98任务: 03微调代码实操-推理代码编写
第99任务: 04微调代码实操-微调代码编写及本章总结
第100任务: 03多模态大模型微调实战演示及本章总结
第101任务: 01 多模态大模型特点及架构回顾
第102任务: 02 并行微调实操-第一次ZeRO3微调
第103任务: 03 并行微调实操-第二次ZeRO3微调
第104任务: 04 并行微调实操-ZeRO2微调及评估
第105任务: 05 本章总结
第106任务: 01 人工智能及DeepSeek
第107任务: 02 DeepSeek发展脉络
第108任务: 03 模型创新点解读
第109任务: 01 Ollama可视化本地部署及环境介绍
第110任务: 02 模型部署
第111任务: 03 前端展示
第112任务: 04 Deepseek生产环境部署方案
第113任务: 05 vLLM推理云部署
第114任务: 01 大模型微调概述
第115任务: 02 框架安装及模型下载
第116任务: 03 自我认知微调实战演示
第117任务: 01 DeepSeek微调概述
第118任务: 02 微调框架安装及模型下载
第119任务: 03 基于LLaMA Factory的DeepSeek微调
第120任务: 04 基于Unsloth的DeepSeek微调
第121任务: 01 大模型蒸馏概述
第122任务: 02 实验环境介绍及安装
第123任务: 03 模型蒸馏实战演示
