私有模型训练与部署 大模型全栈开发全景学习路径 从PythonPyTorch到LLaMA架构解析
大模型全栈开发全景解析
编辑点评
深入浅出大模型原理，从PyTorch到LLaMA架构，涵盖模型训练与部署全流程。
⭐ 编辑推荐
全面解析大模型开发，从基础到架构，助你掌握大模型全栈技能。
课程亮点
• 大模型原理深入浅出
• PyTorch到LLaMA架构解析
• 模型训练与部署全流程
课程目录
📁 PART2
📁 【配套】大模型入门基础
24_Ch 7.3 基于特定知识的简易问答机器人创建方法_98459_5961.mp4 [161.9 MB]
22_Ch 7.1 Chat Completion模型API详解_98459_9007.mp4 [274.0 MB]
23_Ch 7.2 Messages参数设置技巧_98459_6094.mp4 [184.0 MB]
21_Ch 6.2 Chat Completion模型发展现状_98459_3670.mp4 [111.8 MB]
20_Ch 6.1 Chat Completion模型背景介绍_98459_4194.mp4 [139.1 MB]
19_Ch 5.3 SCAN指令翻译项目完整建模流程_98459_6264.mp4 [148.0 MB]
18_Ch 5.2 针对SCAN数据集的Few-shot-LtM提示工程流程_98459_5388.mp4 [338.2 MB]
17_Ch 5.1 SCAN指令翻译项目介绍与数据集准备_98459_2698.mp4 [172.0 MB]
16_Ch 4.4 LtM提示方法_98459_5754.mp4 [118.5 MB]
15_Ch 4.3Few-shot-CoT提示法_98459_7655.mp4 [79.9 MB]
14_Ch 4.2 Zero-shot-CoT提示法（新_98459_7826.mp4 [139.5 MB]
13_Ch 4.1 One-shot&Few-shot提示方法_98459_7352.mp4 [123.3 MB]
12_Ch 3.2 提示工程技术入门_98459_3869.mp4 [121.2 MB]
11_Ch 3.1 大语言模型原生能力与涌现能力介绍_98459_9031.mp4 [79.8 MB]
10_Ch 2.4手动创建可调节对话风格的对话机器人创建_98459_4548.mp4 [93.8 MB]
09_Ch 2.3 Completion.create函数调参数实践_98459_8868.mp4 [114.5 MB]
08_Ch 2.2 Completion.create函数参数详解_98459_9905.mp4 [198.1 MB]
07_Ch 2.1 Completion模型与Chat模型介绍_98459_8736.mp4 [115.0 MB]
【配套】大模型入门基础说明.zip [1.8 MB]
06_Ch 1.2 本地调用OpenAI API方法_98459_3598.mp4 [99.5 MB]
05_Ch 1.1 OpenAI官网使用说明_98459_1737.mp4 [197.2 MB]
03_【预习课】Lesson 3 Cha Plus升级流程_98459_8599.mp4 [101.3 MB]
02_【预习课】Lesson 2 OpenAI账号注册_98459_5383.mp4 [42.8 MB]
01_【预习课】Lesson 1 谷歌邮箱Gmail注册_98459_6733.mp4 [120.8 MB]
📁 【配套】大模型必备PyTorch基础
Lesson 9.5 从0实现深度神经网络的正向传播_98459_5857.mp4 [1.0 GB]
Lesson 9.3 & 9.4 层与激活函数_98459_9404.mp4 [271.1 MB]
Lesson 9.2 黑箱：深度神经网络的不可解释性_98459_2795.mp4 [419.0 MB]
Lesson 9.1 从异或门问题认识多层神经网络_98459_8164.mp4 [757.7 MB]
Lesson 8.5 多分类神经网络_98459_9178.mp4 [550.4 MB]
Lesson 8.4 torch.nn.functional实现单层二分类网络的正向传播_98459_7028.mp4 [223.6 MB]
Lesson 8.3 二分类神经网络的原理与实现_98459_2756.mp4 [515.5 MB]
Lesson 8.1单层回归神经网络 & Tensor新手避坑指南_98459_1681.mp4 [827.6 MB]
Lesson 8.2 torch.nn.Linear实现单层回归网络的正向传播_98459_4597.mp4 [329.4 MB]
Lesson 7.3 深入理解PyTorch框架_98459_2482.mp4 [425.8 MB]
Lesson 7.2 机器学习中的基本概念_98459_7225.mp4 [526.9 MB]
Lesson 7.1 神经网络的诞生与发展_98459_5793.mp4 [242.3 MB]
Lesson 6 动态计算图与梯度下降入门_98459_2779.mp4 [1.5 GB]
Lesson 5 基本优化方法与最小二乘法_98459_5778.mp4 [1.6 GB]
Lesson 4 张量的线性代数运算_98459_4327.mp4 [456.0 MB]
Lesson 3 张量的广播和科学运算_98459_9394.mp4 [353.7 MB]
Lesson 2 张量的索引、分片、合并及维度调整_98459_5803.mp4 [345.8 MB]
Lesson 1 张量的创建与常用方法_98459_3010.mp4 [457.3 MB]
【配套】大模型必备PyTorch基础文档.png [493.5 KB]
PART2资料.png [493.5 KB]
📁 PART1
📁 第一阶段 大模型顶尖架构原理精讲
Transformer】9 编码器结构详解之Layer Normalization_98459_5364.mp4 [120.2 MB]
Transformer】8 编码器结构详解之残差链接_98459_4587.mp4 [169.0 MB]
Transformer】6 正余弦编码的数学与实用意义_98459_7021.mp4 [200.3 MB]
Transformer】7 正余弦编码的实际计算与高维空间可视化_98459_2745.mp4 [122.9 MB]
Transformer】5 Embedding与位置编码_98459_3716.mp4 [203.2 MB]
Transformer】4 Transformer的基本架构_98459_9612.mp4 [142.3 MB]
Transformer】3 Transformer中的注意力计算流程 & 多头注意力机制_98459_6330.mp4 [224.6 MB]
Transformer】2 Attention注意力机制的本质_98459_6196.mp4 [197.8 MB]
Transformer】16 Decoder-Only结构下的Decoder_98459_1566.mp4 [177.1 MB]
Transformer】15 编码-解码注意力层_98459_6246.mp4 [162.4 MB]
Transformer】14 填充掩码与前瞻掩码的实现_98459_2484.mp4 [223.9 MB]
Transformer】12 Decoder的输入与teacher forcing_98459_2584.mp4 [247.8 MB]
Transformer】13 掩码与掩码注意力机制_98459_1574.mp4 [216.1 MB]
Transformer】11 完整Transformer结构下的解码器Decoder_98459_5517.mp4 [150.7 MB]
Transformer】1 Transformer与注意力机制入门_98459_9748.mp4 [129.4 MB]
Transformer】10 编码器结构详解之前馈神经网络FFN_98459_3213.mp4 [113.7 MB]
LLaMA】原理与架构复现 Part 4_98459_6970.mp4 [1.6 GB]
LLaMA】原理与架构复现 Part 3_98459_8901.mp4 [1.1 GB]
LLaMA】原理与架构复现 Part 2_98459_7895.mp4 [1.5 GB]
第一阶段 大模型顶尖架构原理精讲必看.zip [1.8 MB]
LLaMA】5.5 时间复杂度、机器翻译等Q&A_98459_3010.mp4 [85.1 MB]
LLaMA】5 KV缓存的原理与初步实现_98459_1751.mp4 [156.2 MB]
LLaMA】4.5 旋转位置编码的Q&A_98459_3093.mp4 [51.7 MB]
LLaMA】4 旋转位置编码ROPE_98459_9076.mp4 [249.9 MB]
LLaMA】2 LLaMA中的Embedding层_98459_7057.mp4 [163.5 MB]
LLaMA】3 RMSNorm均方根层归一化_98459_1136.mp4 [159.6 MB]
LLaMA】1 LLaMA中的Decoder架构详解_98459_9913.mp4 [138.1 MB]
00 不同基础不同目标的学习路径规划_98459_8566.mp4 [41.9 MB]
📁 【配套】python基础
Lesson 9.列表对象的创建与索引_98459_5307.mp4 [126.8 MB]
Lesson 8.字符串常用方法（二_98459_1138.mp4 [61.6 MB]
Lesson 7.字符串的常用方法（一_98459_6948.mp4 [89.9 MB]
Lesson 6.字符串索引_98459_7492.mp4 [48.3 MB]
Lesson 5.字符串型对象的创建_98459_4215.mp4 [45.2 MB]
Lesson 31.DataFrame数据结构基础_98459_6930.mp4 [146.7 MB]
Lesson 4.布尔型对象_98459_8437.mp4 [38.5 MB]
Lesson 30.Pandas入门_98459_6342.mp4 [144.9 MB]
Lesson 29.NumPy的广播与科学计算_98459_9098.mp4 [221.1 MB]
Lesson 3.数值型对象的科学运算_98459_7787.mp4 [57.4 MB]
Lesson 28.NumPy数组的常用方法_98459_3645.mp4 [168.6 MB]
Lesson 27.NumPy基础_98459_8685.mp4 [202.9 MB]
Lesson 25.类的创建_98459_1960.mp4 [169.5 MB]
Lesson 26.类的方法和继承_98459_1946.mp4 [134.1 MB]
Lesson 24.函数（三）：变量作用域与lambda函数_98459_6690.mp4 [65.3 MB]
Lesson 23.函数（二）：函数的参数_98459_9905.mp4 [96.1 MB]
Lesson 22.函数（一）：函数的使用_98459_5009.mp4 [127.5 MB]
Lesson 21.控制语句（三）：条件循环_98459_8983.mp4 [73.5 MB]
Lesson 20.控制语句（二）：循环语句_98459_3123.mp4 [138.4 MB]
【配套】python基础文档.zip [1.8 MB]
Lesson 2.数值型对象的创建_98459_1658.mp4 [29.9 MB]
Lesson 19.控制语句（一）：判别语句_98459_9358.mp4 [133.7 MB]
Lesson 17.集合的常用方法（新_98459_3989.mp4 [98.9 MB]
Lesson 18.冻集合的创建与使用_98459_8624.mp4 [39.7 MB]
Lesson 14.字典对象的创建与索引_98459_4285.mp4 [149.7 MB]
Lesson 16.集合的创建（新_98459_9086.mp4 [78.2 MB]
Lesson 15.字典的常用方法_98459_7027.mp4 [82.5 MB]
Lesson 12.元组对象的创建与索引_98459_7185.mp4 [77.7 MB]
Lesson 13.元组的常用方法_98459_7869.mp4 [16.4 MB]
Lesson 10.列表的常用方法（一_98459_3445.mp4 [99.4 MB]
Lesson 11.列表常用方法（二_98459_7932.mp4 [29.9 MB]
Lesson 1.Hello World!_98459_6658.mp4 [125.9 MB]
📁 【配套】2小时从0到1训练LlaMA模型
06 指令微调 + 结果展示_98459_2899.mp4 [114.8 MB]
05 llama-like模型的预训练（下_98459_7351.mp4 [136.3 MB]
04 llama-like模型的预训练（上_98459_3176.mp4 [90.2 MB]
03 训练定制化Tokenizer_98459_3099.mp4 [66.3 MB]
02 预训练微调数据集准备_98459_1002.mp4 [68.3 MB]
01 环境准备与算力准备_98459_3059.mp4 [77.1 MB]
【配套】2小时从0到1训练LlaMA模型必看.png [493.5 KB]
📁 【配套】10小时NLP高效入门
26_【RNN】3.5.2 RNN各类缺陷的数学本质_98459_9450.mp4 [142.0 MB]
25_【RNN】3.5.1 RNN反向传播的数学流程_98459_8120.mp4 [165.7 MB]
23_【RNN】3.4.6【加餐】手动实现RNN执行情感分类任务_98459_7021.mp4 [88.5 MB]
24_【RNN】3.4.7【加餐】手动实现RNN执行文本生成任务_98459_9715.mp4 [65.7 MB]
21_【RNN】3.4.4 自定义循环层中的循环数据流_98459_3423.mp4 [97.5 MB]
22_【RNN】3.4.5 双向循环神经网络_98459_7691.mp4 [72.1 MB]
20_【RNN】3.4.3 深度神经网络的实现_98459_9233.mp4 [177.5 MB]
19_【RNN】3.4.2 在PyTorch中实现RNN_98459_3295.mp4 [158.5 MB]
17_【RNN】3.3 各类NLP任务下循环神经网络的输入与输出_98459_3280.mp4 [262.6 MB]
18_【RNN】3.4.1 认识PyTorch中nn.RNN层_98459_2299.mp4 [134.8 MB]
16_【RNN】3.1~3.2 RNN的架构与数据流_98459_5023.mp4 [195.1 MB]
15_【RNN】2.3 文字序列数据 - Token与编码_98459_9442.mp4 [162.1 MB]
14_【RNN】2.2 文字序列数据 - 结构与分词操作_98459_5028.mp4 [146.0 MB]
13_【RNN】2.1 深度学习中的时间序列数据_98459_4125.mp4 [131.4 MB]
12_【RNN】1.2 大模型的行业影响与发展_98459_6800.mp4 [195.9 MB]
10_【DNN】5.2 在Fashion-MNIST数据集上实现完整的神经网络（下_98459_9195.mp4 [1.0 GB]
11_【RNN】1.1 欢迎来到NLP的世界_98459_3652.mp4 [167.1 MB]
08_【DNN】4 开始迭代：batch与epochs_98459_9545.mp4 [697.8 MB]
07_【DNN】3 走出第一步：动量法Momentum_98459_1406.mp4 [678.6 MB]
09_【DNN】5.1 在Fashion-MNIST数据集上实现完整的神经网络（上_98459_3868.mp4 [522.1 MB]
【配套】10小时NLP高效入门资料.zip [1.8 MB]
06_【DNN】2.2 反向传播的实现_98459_5960.mp4 [432.0 MB]
05_【DNN】2.1 反向传播的原理_98459_8683.mp4 [522.8 MB]
04_【DNN】1 梯度下降中的两个关键问题_98459_8975.mp4 [544.0 MB]
01_【神经网络入门】1 SSE与二分类交叉熵损失_98459_9527.mp4 [248.8 MB]
03_【神经网络入门】3 多分类交叉熵的原理与实现_98459_4968.mp4 [504.4 MB]
02_【神经网络入门】2 二分类交叉熵的原理与实现_98459_2249.mp4 [422.6 MB]
PART1文档.zip [1.8 MB]适合人群
- AI开发者
- 数据科学家
- 机器学习工程师
学习收获
掌握大模型开发原理
精通PyTorch和LLaMA架构
实现模型训练与部署
祝您学习愉快！
学有所成，前程似锦！
