黑马大模型第三期(1)
├── 2411版AI大模型三期
│ ├── 01阶段：大模型入门
│ │ ├── day01-大模型必备Python语言
│ │ │ ├── 1-1 大模型必备Python语言_1_ev.mp4
│ │ │ ├── 1-1 大模型必备Python语言_2_ev.mp4
│ │ │ ├── 1-1 大模型必备Python语言_3_ev.mp4
│ │ │ ├── 1-1 大模型必备Python语言_4_ev.mp4
│ │ │ ├── 1-1 大模型必备Python语言_5_ev.mp4
│ │ │ ├── 1-1 大模型必备Python语言_6_ev.mp4
│ │ │ ├── 1-1 大模型必备Python语言_7_ev.mp4
│ │ │ ├── 1-1 大模型必备Python语言_8_ev.mp4
│ │ │ └── 1-1 大模型必备Python语言_9_ev.mp4
│ │ ├── day02-大模型必备Python语言
│ │ │ ├── 1-2 大模型必备Python语言_1_ev.mp4
│ │ │ ├── 1-2 大模型必备Python语言_2_ev.mp4
│ │ │ ├── 1-2 大模型必备Python语言_3_ev.mp4
│ │ │ ├── 1-2 大模型必备Python语言_4_ev.mp4
│ │ │ ├── 1-2 大模型必备Python语言_5_ev.mp4
│ │ │ ├── 1-2 大模型必备Python语言_6_ev.mp4
│ │ │ ├── 1-2 大模型必备Python语言_7_ev.mp4
│ │ │ ├── 1-2 大模型必备Python语言_8_ev.mp4
│ │ │ └── 1-2 大模型必备Python语言_9_ev.mp4
│ │ ├── day03-大模型必备Python语言
│ │ │ ├── 1-3 大模型必备Python语言_10_ev.mp4
│ │ │ ├── 1-3 大模型必备Python语言_11_ev.mp4
│ │ │ ├── 1-3 大模型必备Python语言_1_ev.mp4
│ │ │ ├── 1-3 大模型必备Python语言_2_ev.mp4
│ │ │ ├── 1-3 大模型必备Python语言_3_ev.mp4
│ │ │ ├── 1-3 大模型必备Python语言_4_ev.mp4
│ │ │ ├── 1-3 大模型必备Python语言_5_ev.mp4
│ │ │ ├── 1-3 大模型必备Python语言_6_ev.mp4
│ │ │ ├── 1-3 大模型必备Python语言_7_ev.mp4
│ │ │ ├── 1-3 大模型必备Python语言_8_ev.mp4
│ │ │ └── 1-3 大模型必备Python语言_9_ev.mp4
│ │ ├── day04-大模型必备Python语言
│ │ │ ├── 1-4 大模型必备Python语言_1_ev.mp4
│ │ │ ├── 1-4 大模型必备Python语言_2_ev.mp4
│ │ │ ├── 1-4 大模型必备Python语言_3_ev.mp4
│ │ │ ├── 1-4 大模型必备Python语言_4_ev.mp4
│ │ │ ├── 1-4 大模型必备Python语言_5_ev.mp4
│ │ │ ├── 1-4 大模型必备Python语言_6_ev.mp4
│ │ │ └── 1-4 大模型必备Python语言_7_ev.mp4
│ │ ├── day05-大模型前置知识
│ │ │ ├── 1-5 大模型前置知识_10_ev.mp4
│ │ │ ├── 1-5 大模型前置知识_1_ev.mp4
│ │ │ ├── 1-5 大模型前置知识_2_ev.mp4
│ │ │ ├── 1-5 大模型前置知识_3_ev.mp4
│ │ │ ├── 1-5 大模型前置知识_4_ev.mp4
│ │ │ ├── 1-5 大模型前置知识_5_ev.mp4
│ │ │ ├── 1-5 大模型前置知识_6_ev.mp4
│ │ │ ├── 1-5 大模型前置知识_7_ev.mp4
│ │ │ ├── 1-5 大模型前置知识_8_ev.mp4
│ │ │ └── 1-5 大模型前置知识_9_ev.mp4
│ │ ├── day06-大模型前置知识
│ │ │ ├── 1-6 大模型前置知识_10_ev.mp4
│ │ │ ├── 1-6 大模型前置知识_11_ev.mp4
│ │ │ ├── 1-6 大模型前置知识_1_ev.mp4
│ │ │ ├── 1-6 大模型前置知识_2_ev.mp4
│ │ │ ├── 1-6 大模型前置知识_3_ev.mp4
│ │ │ ├── 1-6 大模型前置知识_4_ev.mp4
│ │ │ ├── 1-6 大模型前置知识_5_ev.mp4
│ │ │ ├── 1-6 大模型前置知识_6_ev.mp4
│ │ │ ├── 1-6 大模型前置知识_7_ev.mp4
│ │ │ ├── 1-6 大模型前置知识_8_ev.mp4
│ │ │ └── 1-6 大模型前置知识_9_ev.mp4
│ │ ├── day07-大模型前置知识
│ │ │ ├── 1-7 大模型前置知识_1_ev.mp4
│ │ │ ├── 1-7 大模型前置知识_2_ev.mp4
│ │ │ ├── 1-7 大模型前置知识_3_ev.mp4
│ │ │ ├── 1-7 大模型前置知识_4_ev.mp4
│ │ │ ├── 1-7 大模型前置知识_5_ev.mp4
│ │ │ ├── 1-7 大模型前置知识_6_ev.mp4
│ │ │ ├── 1-7 大模型前置知识_7_ev.mp4
│ │ │ ├── 1-7 大模型前置知识_8_ev.mp4
│ │ │ └── 1-7 大模型前置知识_9_ev.mp4
│ │ └── day08-大模型前置知识
│ │ ├── 1-8 大模型前置知识_10_ev.mp4
│ │ ├── 1-8 大模型前置知识_11_ev.mp4
│ │ ├── 1-8 大模型前置知识_1_ev.mp4
│ │ ├── 1-8 大模型前置知识_2_ev.mp4
│ │ ├── 1-8 大模型前置知识_3_ev.mp4
│ │ ├── 1-8 大模型前置知识_4_ev.mp4
│ │ ├── 1-8 大模型前置知识_5_ev.mp4
│ │ ├── 1-8 大模型前置知识_6_ev.mp4
│ │ ├── 1-8 大模型前置知识_7_ev.mp4
│ │ ├── 1-8 大模型前置知识_8_ev.mp4
│ │ └── 1-8 大模型前置知识_9_ev.mp4
│ ├── 02阶段⼤模型应⽤初体验
│ │ ├── day01 大模型应用工具实战1
│ │ │ ├── 01-（了解）AI工具学习目标_ev.mp4
│ │ │ ├── 02-（重点）传智星云网_ev.mp4
│ │ │ ├── 03-（重点）通义千问大模型使用_ev.mp4
│ │ │ ├── 04-（重点）通义万象_ev.mp4
│ │ │ ├── 05-（重点）通义智文_ev.mp4
│ │ │ ├── 06-（重点）通义听悟_ev.mp4
│ │ │ ├── 07-（重点）通义法睿_ev.mp4
│ │ │ └── 08-（重点）讯飞星火_ev.mp4
│ │ ├── day02 大模型应用工具实战2
│ │ │ ├── 01-（重点）讯飞智文_ev.mp4
│ │ │ ├── 02-（重点）VSCode集成IFlyCode实现前端页面编写_ev.mp4
│ │ │ ├── 03-（重点）基于IFlyCode编写后端代码_ev.mp4
│ │ │ ├── 04-（重点）通义灵码的使用_ev.mp4
│ │ │ ├── 05-（重点）AIGC堆友实现文生图以及图生图_ev.mp4
│ │ │ ├── 06-（重点）哩布哩布AIGC生图工具使用_ev.mp4
│ │ │ ├── 07-（重点）Pika文生视频及图生视频效果_ev.mp4
│ │ │ ├── 08-（重点）Luma文生视频以及图生视频_ev.mp4
│ │ │ ├── 09-（重点）可灵AI工具使用说明_ev.mp4
│ │ │ ├── 10-（重点）元分身数字人_ev.mp4
│ │ │ ├── 11-（重点）腾讯智影_ev.mp4
│ │ │ ├── 12-（重点）AI运营极虎漫剪_ev.mp4
│ │ │ ├── 13-（重点）Kimi大模型工具_ev.mp4
│ │ │ └── 14-（重点）智谱清言_ev.mp4
│ │ ├── day03 大模型开发入门
│ │ │ ├── 01-课程内容说明_ev .sz
│ │ │ ├── 02-大语言模型的背景_ev .sz
│ │ │ ├── 03-语言模型理解_ev .sz
│ │ │ ├── 04-语言模型的发展_ev .sz
│ │ │ └── 05-内容总结_ev .sz
│ │ ├── day04 主流大模型介绍及大模型Prompt-Tuning方法入
│ │ │ ├── 01-语言模型的评估指标_ev.mp4
│ │ │ ├── 02-大语言模型的主要类别_ev.mp4
│ │ │ ├── 03-AR和Seq2Seq模型_ev.mp4
│ │ │ └── 04-主流的模型架构_ev.mp4
│ │ ├── day05 大模型Prompt-Tuning方法进阶
│ │ │ ├── 01-GPT原理_ev .sz
│ │ │ ├── 02-GPT1_ev .sz
│ │ │ ├── 03-GPT2_ev .sz
│ │ │ ├── 04-GPT3_ev.mp4
│ │ │ ├── 05-chatGPT_ev.mp4
│ │ │ └── 06-主流的开源大模型_ev.mp4
│ │ ├── day06 大模型提示词工程应用
│ │ │ ├── 01-微调方法_ev.mp4
│ │ │ ├── 02-硬模版微调_ev.mp4
│ │ │ └── 03-软模版_ev.mp4
│ │ ├── day07 【项目】金融行业动态风向评估
│ │ │ ├── 01-提示词工程_ev .sz
│ │ │ ├── 02-清晰的描述_ev .sz
│ │ │ ├── 03-充足的思考_ev.mp4
│ │ │ └── 04-迭代优化_ev.mp4
│ │ ├── day08 企业大模型定制平台1
│ │ │ ├── 01-项目说明_ev.mp4
│ │ │ ├── 02-few-shot说明_ev.mp4
│ │ │ └── 03-文本分类_ev.mp4
│ │ ├── day09 企业大模型定制平台2
│ │ │ ├── 01-信息抽取_ev .sz
│ │ │ ├── 02-信息抽取2_ev .sz
│ │ │ └── 03-文本匹配_ev.mp4
│ │ └── day10 【项目】电商领域虚拟试衣系统
│ │ ├── 01-saas平台_ev.mp4
│ │ ├── 02-API调用_ev.mp4
│ │ ├── 03-案例_ev.mp4
│ │ └── 04-大模型定制平台_ev.mp4
│ ├── 03阶段：⼤模型开发新增技术
│ │ ├── day01 大模型开发工具Function Call的原理及实践
│ │ │ ├── 01-百度千帆大模型介绍_ev.mp4
│ │ │ └── 02-百度千帆大模型使用_ev.mp4
│ │ ├── day02 【项目】财务助手
│ │ │ ├── 01-function_call_ev .sz
│ │ │ ├── 02-阿里百炼_ev .sz
│ │ │ └── 03-天气获取_ev .sz
│ │ ├── day03 大模型Agent的原理及实践
│ │ │ ├── 01-function_call多个函数_ev.mp4
│ │ │ ├── 02-function_call数据库查询_ev.mp4
│ │ │ └── 03-GPTs_ev.mp4
│ │ ├── day04 基于阿里魔搭社区的Agent应用
│ │ │ ├── 01-AssistantAPI_ev .sz
│ │ │ └── 02-agent_ev .sz
│ │ ├── day05 大模型Agent应用
│ │ │ ├── 01-agent_ev.mp4
│ │ │ ├── 02-应用场景_ev.mp4
│ │ │ ├── 03-邮件案例_ev.mp4
│ │ │ └── 04-modelscope_ev.mp4
│ │ ├── day06 大模型开发工具Langchain详解1
│ │ │ ├── 01-langchain介绍_ev.mp4
│ │ │ └── 02-model组件_ev.mp4
│ │ ├── day07 大模型开发工具Langchain详解2
│ │ │ ├── 01-model_ev .sz
│ │ │ ├── 02-prompt_ev .sz
│ │ │ ├── 03-chain_ev .sz
│ │ │ ├── 04-agent_ev .sz
│ │ │ └── 05-memory_ev .sz
│ │ └── day08 大模型开发工具Langchain详解3
│ │ ├── 01-index_ev.mp4
│ │ ├── 02-向量数据库_ev.mp4
│ │ └── 03-检索_ev.mp4
│ ├── 04阶段：⼤模型⾼级项目开发
│ │ ├── day01 项目 基于知识库RAG的物流行业信息问答系统
│ │ │ ├── 01-项目介绍_ev .sz
│ │ │ ├── 02-环境配置_ev .sz
│ │ │ ├── 03模型构建_ev .sz
│ │ │ ├── 04-构建向量库_ev .sz
│ │ │ ├── 05-检索_ev .sz
│ │ │ ├── 06-微调方法_ev .sz
│ │ │ └── 07-PET微调_ev .sz
│ │ ├── day02【项目】大健康行业智能问诊系统
│ │ │ ├── 01-上下文学习_ev.mp4
│ │ │ ├── 02-prefix微调_ev.mp4
│ │ │ ├── 03-adapter_ev.mp4
│ │ │ ├── 04-lora微调思想（重点）_ev.mp4
│ │ │ └── 05-lora伪代码_ev.mp4
│ │ ├── day03 【项目】大健康行业智能问诊系统2
│ │ │ ├── 01-项目介绍-1730813282_ev .sz
│ │ │ ├── 02-数据集介绍_ev .sz
│ │ │ ├── 03-preprcoess_ev .sz
│ │ │ ├── 04-dataset_ev.mp4
│ │ │ └── 05-dataloader_ev.mp4
│ │ ├── day04【项目】新零售行业评价决策系统
│ │ │ ├── 01-模型结构_ev.mp4
│ │ │ ├── 02-模型搭建_ev.mp4
│ │ │ └── 03-模型训练过程_ev.mp4
│ │ ├── day05【项目】新零售行业评价决策系统
│ │ │ ├── 01-function_tool_ev.mp4
│ │ │ ├── 02-预测流程_ev.mp4
│ │ │ ├── 03-预测实现_ev.mp4
│ │ │ ├── 04-预测实现2_ev.mp4
│ │ │ ├── 05-模型上线_ev.mp4
│ │ │ ├── 06-电商评论_ev.mp4
│ │ │ ├── 07-PET回顾_ev.mp4
│ │ │ ├── 08-项目架构_ev.mp4
│ │ │ ├── 09-数据集介绍_ev.mp4
│ │ │ ├── 10-配置信息_ev.mp4
│ │ │ ├── 11-数据获取_ev.mp4
│ │ │ ├── 12-template_ev.mp4
│ │ │ └── 13-datapreprocess_ev.mp4
│ │ ├── day06 【项目】新零售行业评价决策系统
│ │ │ ├── 01-dataloader_ev .sz
│ │ │ ├── 02-主标签找子标签_ev .sz
│ │ │ ├── 03-子标签找主标签_ev .sz
│ │ │ ├── 04-损失函数_ev .sz
│ │ │ ├── 05-logits转id_ev.mp4
│ │ │ ├── 06-评价指标_ev.mp4
│ │ │ └── 07-训练过程_ev.mp4
│ │ ├── day07 【项目】新媒体行业评论智能分类与信息抽取系统
│ │ │ ├── 01-模型推理_ev.mp4
│ │ │ ├── 02-项目介绍_ev.mp4
│ │ │ ├── 03-数据处理_ev.mp4
│ │ │ └── 04-数据处理实现_ev.mp4
│ │ ├── day08 【项目】新媒体行业评论智能分类与信息抽取系统
│ │ │ ├── 01-模型训练与推理_ev .sz
│ │ │ ├── 02-lora微调项目介绍_ev .sz
│ │ │ ├── 03-技术选型_ev .sz
│ │ │ └── 04-数据集介绍_ev .sz
│ │ └── day09 【项目】新媒体行业评论智能分类与信息抽取系统
│ │ ├── 01-数据处理_ev.mp4
│ │ ├── 02-getmax_len_ev.mp4
│ │ ├── 03-dataloader_ev.mp4
│ │ ├── 04-模型训练_ev.mp4
│ │ ├── 05-模型预测_ev.mp4
│ │ ├── 06-aigc介绍_ev.mp4
│ │ └── 07-图像生成算法_ev.mp4
│ ├── 05阶段：多模态大模型应用实战
│ │ ├── day01 【项目】Stable Diffusion多模态大模型应用实
│ │ │ ├── 01-图像生成_ev.mp4
│ │ │ ├── 02-clip模型_ev.mp4
│ │ │ └── 03-dalle_ev.mp4
│ │ └── day02 【项目】Stable Diffusion多模态大模型应用实战2
│ │ ├── 01-imagen_ev .sz
│ │ ├── 02-stablediffusion的基本概念_ev .sz
│ │ ├── 03-模型结构_ev .sz
│ │ ├── 04-处理流程_ev .sz
│ │ └── 05-hai平台使用_ev .sz
│ └── 06阶段：技术面试分享（赠送）
│ ├── day01-综合项目与项目路演
│ │ ├── day05-综合项目与项目路演0_ev.mp4
│ │ ├── day05-综合项目与项目路演1_ev.mp4
│ │ ├── day05-综合项目与项目路演2_ev.mp4
│ │ └── day05-综合项目与项目路演3_ev.mp4
│ ├── day02-大模型面试指导
│ │ ├── 1-42 大模型加餐课（面试指导）_1_ev.mp4
│ │ ├── 1-42 大模型加餐课（面试指导）_2_ev.mp4
│ │ ├── 1-42 大模型加餐课（面试指导）_3_ev.mp4
│ │ ├── 1-42 大模型加餐课（面试指导）_4_ev.mp4
│ │ └── 1-42 大模型加餐课（面试指导）_ev.mp4
│ └── day03-大模型加餐课
│ ├── 大模型加餐课（模型部署）_01_ev.mp4
│ ├── 大模型加餐课（模型部署）_02_ev.mp4
│ ├── 大模型加餐课（模型部署）_03_ev.mp4
│ ├── 大模型加餐课（模型部署）_04_ev.mp4
│ ├── 大模型加餐课（模型部署）_05_ev.mp4
│ ├── 大模型加餐课（模型部署）_06_ev.mp4
│ ├── 大模型加餐课（模型部署）_07_ev.mp4
│ ├── 大模型加餐课（模型部署）_08_ev.mp4
│ ├── 大模型加餐课（模型部署）_09_ev.mp4
│ └── 大模型加餐课（模型部署）_10_ev.mp4
└── 3期AI大模型配套资料
├── 01阶段：配套资料
│ ├── 01
│ │ ├── 01-讲义
│ │ │ └── Python入门教程.pdf
│ │ ├── 02-软件
│ │ │ ├── Anaconda
│ │ │ │ └── Anaconda3-2023.09-0-Windows-x86_64.exe
│ │ │ └── PyCharm
│ │ │ └── pycharm-professional-2021.2.1.exe
│ │ └── 03-代码
│ │ ├── 【5月21日】代码
│ │ │ ├── 01-Python程序入门.py
│ │ │ ├── 02-Python中的单行注释.py
│ │ │ ├── 03-Python中的多行注释.py
│ │ │ ├── 04-Python中变量定义.py
│ │ │ ├── 05-Python中的变量命名规则.py
│ │ │ ├── 06-Python中变量7种数据类型.py
│ │ │ ├── 07-Python中运算符.py
│ │ │ ├── 08-Python中的输入操作.py
│ │ │ ├── 09-Python中的普通输出操作.py
│ │ │ ├── 10-Python中变量的格式化输出.py
│ │ │ └── 11-Python中的转义字符.py
│ │ ├── 【5月23日】代码
│ │ │ ├── 01-Python中的编程语言的流程结构.py
│ │ │ ├── 02-Python中的选择结构.py
│ │ │ ├── 03-Python中的if...else选择结构.py
│ │ │ ├── 04-Python中的if...else选择结构.py
│ │ │ ├── 05-Python中if...elif...else结构.py
│ │ │ ├── 06-Python中if嵌套结构.py
│ │ │ ├── 07-Python中猜拳游戏实现.py
│ │ │ ├── 08-Python中的模块.py
│ │ │ ├── 09-Python中的循环结构.py
│ │ │ ├── 10-Python中实现指定次数的循环.py
│ │ │ ├── 11-Python中实现求1-100累加的结果.py
│ │ │ ├── 12-Python中循环的两大关键词.py
│ │ │ ├── 13-Python中猜数字游戏的开发.py
│ │ │ ├── 14-Python中的列表容器.py
│ │ │ ├── 15-Python中列表的其他操作.py
│ │ │ ├── 16-Python中列表的切片操作（字符串元组也可以使用）.py
│ │ │ ├── 17-Python中元组的定义与使用.py
│ │ │ ├── 18-Python中的字典类型.py
│ │ │ └── 19-Python中的集合类型.py
│ │ └── 【5月26日】代码
│ │ ├── 01-Python函数的基本概念.py
│ │ ├── 02-Python中函数的参数.py
│ │ ├── 03-Python中函数的返回值.py
│ │ ├── 04-Python中return返回值.py
│ │ ├── 05-Python中return返回值返回多个结果.py
│ │ ├── 06-Python中使用函数生成一个4位长度的验证码.py
│ │ ├── 07-Python中变量的作用域.py
│ │ ├── 08-Python中全局变量的访问范围.py
│ │ ├── 09-Python中局部变量的访问范围.py
│ │ ├── 10-Python中的global关键字.py
│ │ ├── 11-Python中函数的两种的参数.py
│ │ ├── 12-Python中函数的两种传参方式.py
│ │ ├── 13-Python中默认值参数.py
│ │ ├── 14-Python中不定长参数.py
│ │ ├── 15-Python中不定长参数混用的情况.py
│ │ ├── 16-Python中的不定长参数接收容器类型的参数.py
│ │ ├── 17-Python中的匿名函数.py
│ │ ├── 18-Python中带参数的lambda表达式.py
│ │ ├── 19-Python中类的定义与实例化.py
│ │ ├── 20-Python中对象成员方法的self关键词.py
│ │ ├── 21-Python中成员属性的定义.py
│ │ ├── 22-Python中魔术方法.py
│ │ ├── 23-Python中使用魔术方法实现属性的定义.py
│ │ ├── 24-Python中使用__str__()魔术方法.py
│ │ ├── 25-Python中使用__del__()魔术方法.py
│ │ ├── 26-Python中的魔术方法__call__.py
│ │ ├── 27-Python中的公有属性和私有属性.py
│ │ ├── 28-Python中私有方法.py
│ │ ├── 29-Python中继承的实现.py
│ │ ├── 30-Python中的重写机制.py
│ │ ├── 31-Python中的super()方法.py
│ │ ├── 32-Python中的多继承.py
│ │ ├── 33-Python中多继承（继承链）.py
│ │ └── 34-Python中的继承关系（继承链）.py
│ ├── 02
│ │ ├── 01-讲义
│ │ │ ├── 00-深度学习简介.pdf
│ │ │ └── 01-PyTorch基本使用.pdf
│ │ ├── 02-笔记
│ │ │ └── 深度学习基础.pdf
│ │ ├── 03-代码
│ │ │ ├── 01-Pytroch基本使用
│ │ │ │ ├── 01-张量创建.py
│ │ │ │ ├── 02-张量类型转换.py
│ │ │ │ ├── 03-张量的数值计算.py
│ │ │ │ ├── 04-张量的运算函数.py
│ │ │ │ ├── 05-张量的索引操作.py
│ │ │ │ ├── 06-张量的形状操作.py
│ │ │ │ ├── 07-张量的拼接.py
│ │ │ │ └── 08-案例-线性回归模型构建.py
│ │ │ └── 02-神经网络
│ │ │ ├── dataset
│ │ │ │ ├── phone.pth
│ │ │ │ └── 手机价格预测.csv
│ │ │ ├── model
│ │ │ │ └── phone.pth
│ │ │ ├── 01-激活函数-sigmoid.py
│ │ │ ├── 02-激活函数-tanh.py
│ │ │ ├── 03-激活函数-ReLU.py
│ │ │ ├── 04-激活函数-Softmax.py
│ │ │ ├── 05-参数初始化.py
│ │ │ ├── 06-搭建神经网络.py
│ │ │ ├── 07-损失函数.py
│ │ │ ├── 08-反向传播BP算法.py
│ │ │ ├── 09-梯度下降优化方法.py
│ │ │ ├── 10-学习率衰减方法.py
│ │ │ ├── 11-正则化.py
│ │ │ ├── 12-案例-价格分类.py
│ │ │ └── 13-Transformer汉译英.py
│ │ └── 04-拓展
│ │ ├── 拓展1_深度学习拓展.pdf
│ │ └── 拓展2_Pytorch-CUDA环境配置.pdf
│ ├── 03
│ │ ├── 01-讲义
│ │ │ ├── 02-神经网络基础.pdf
│ │ │ └── 03-Transformer详解.pdf
│ │ ├── 02-笔记
│ │ │ └── 深度学习基础0530.pdf
│ │ ├── 03-代码
│ │ │ ├── 02-神经网络
│ │ │ │ └── 03-激活函数-ReLU.py
│ │ │ ├── 02-神经网络
│ │ │ │ ├── dataset
│ │ │ │ │ ├── phone.pth
│ │ │ │ │ └── 手机价格预测.csv
│ │ │ │ ├── model
│ │ │ │ │ └── phone.pth
│ │ │ │ ├── 01-激活函数-sigmoid.py
│ │ │ │ ├── 02-激活函数-tanh.py
│ │ │ │ ├── 04-激活函数-Softmax.py
│ │ │ │ ├── 05-参数初始化.py
│ │ │ │ ├── 06-搭建神经网络.py
│ │ │ │ ├── 07-损失函数.py
│ │ │ │ ├── 08-反向传播BP算法.py
│ │ │ │ ├── 09-梯度下降优化方法.py
│ │ │ │ ├── 10-学习率衰减方法.py
│ │ │ │ ├── 11-正则化.py
│ │ │ │ ├── 12-案例-价格分类.py
│ │ │ │ └── 13-Transformer汉译英.py
│ │ │ ├── 03-卷积神经网络
│ │ │ │ ├── data
│ │ │ │ │ ├── cifar-10-batches-py
│ │ │ │ │ │ ├── batches.meta
│ │ │ │ │ │ ├── data_batch_1
│ │ │ │ │ │ ├── data_batch_2
│ │ │ │ │ │ ├── data_batch_3
│ │ │ │ │ │ ├── data_batch_4
│ │ │ │ │ │ ├── data_batch_5
│ │ │ │ │ │ ├── readme.html
│ │ │ │ │ │ └── test_batch
│ │ │ │ │ ├── image_classification.pth
│ │ │ │ │ └── img.jpg
│ │ │ │ ├── 01-matplotlib图像加载.py
│ │ │ │ ├── 02-pytorch卷积层API.py
│ │ │ │ ├── 03-pytorch池化API.py
│ │ │ │ └── 04-案例-卷积神经网络实现图像分类.py
│ │ │ └── 04-循环神经网络
│ │ │ ├── data
│ │ │ │ ├── jaychou_lyrics.txt
│ │ │ │ └── lyrics_model_10.pth
│ │ │ ├── 01-词嵌入层API.py
│ │ │ ├── 02-RNN层的使用.py
│ │ │ └── 03-RNN实现周杰伦歌词生成.py
│ │ └── 04-拓展
│ │ └── 拓展3_Pycharm配置Anaconda环境.pdf
│ ├── 04
│ │ ├── 01-讲义
│ │ │ ├── 02-神经网络基础.pdf
│ │ │ ├── 03-Transformer详解.pdf
│ │ │ ├── 04-卷积神经网络.pdf
│ │ │ └── 05-循环神经网络.pdf
│ │ ├── 02-笔记
│ │ │ └── 深度学习基础0601.pdf
│ │ └── 03-代码
│ │ ├── 02-神经网络
│ │ │ ├── dataset
│ │ │ │ ├── phone.pth
│ │ │ │ └── 手机价格预测.csv
│ │ │ ├── model
│ │ │ │ └── phone.pth
│ │ │ ├── 01-激活函数-sigmoid.py
│ │ │ ├── 02-激活函数-tanh.py
│ │ │ ├── 03-激活函数-ReLU.py
│ │ │ ├── 04-激活函数-Softmax.py
│ │ │ ├── 05-参数初始化.py
│ │ │ ├── 06-搭建神经网络.py
│ │ │ ├── 07-损失函数.py
│ │ │ ├── 08-反向传播BP算法.py
│ │ │ ├── 09-梯度下降优化方法.py
│ │ │ ├── 10-学习率衰减方法.py
│ │ │ ├── 11-正则化.py
│ │ │ ├── 12-案例-价格分类.py
│ │ │ └── 13-Transformer汉译英.py
│ │ ├── 03-卷积神经网络
│ │ │ ├── data
│ │ │ │ ├── cifar-10-batches-py
│ │ │ │ │ ├── batches.meta
│ │ │ │ │ ├── data_batch_1
│ │ │ │ │ ├── data_batch_2
│ │ │ │ │ ├── data_batch_3
│ │ │ │ │ ├── data_batch_4
│ │ │ │ │ ├── data_batch_5
│ │ │ │ │ ├── readme.html
│ │ │ │ │ └── test_batch
│ │ │ │ ├── image_classification.pth
│ │ │ │ └── img.jpg
│ │ │ ├── 01-matplotlib图像加载.py
│ │ │ ├── 02-pytorch卷积层API.py
│ │ │ ├── 03-pytorch池化API.py
│ │ │ └── 04-案例-卷积神经网络实现图像分类.py
│ │ └── 04-循环神经网络
│ │ ├── data
│ │ │ ├── jaychou_lyrics.txt
│ │ │ └── lyrics_model_10.pth
│ │ ├── 01-词嵌入层API.py
│ │ ├── 02-RNN层的使用.py
│ │ ├── 03-RNN实现周杰伦歌词生成.py
│ │ └── lyrics_model_10.pth
│ ├── 05
│ │ ├── 讲义
│ │ │ └── 大模型应用工具实战01.pdf
│ │ └── 软件
│ │ └── VSCodeUserSetup-x64-1.89.1.exe
│ ├── 06
│ │ ├── 软件
│ │ │ ├── StreamingTool-7.6.2-x64.exe
│ │ │ └── yuan-live Setup 2.6.2.exe
│ │ ├── 作业.txt
│ │ └── 大模型应用工具实战02.pdf
│ ├── 07
│ │ ├── 01-讲义
│ │ │ ├── 01-LLM基础知识.pdf
│ │ │ └── 02-LLM主要架构介绍.pdf
│ │ ├── 02-代码
│ │ │ ├── 01-bleu.py
│ │ │ ├── 02-rouge.py
│ │ │ └── 03-PPL.py
│ │ ├── LLM背景介绍.pdf
│ │ └── 大模型项目研发流程.pdf
│ ├── 08
│ │ └── 01-讲义
│ │ ├── 01-LLM主要架构介绍.pdf
│ │ └── 02-ChatGPT模型原理介绍.pdf
│ └── 09
│ ├── 01-讲义
│ │ └── 01-LLM主流开源大模型介绍.pdf
│ └── 开源的LLM.pdf
├── 02阶段：配套资料
│ ├── 8月30日
│ │ └── 1.讲义
│ │ └── 大模型应用工具实战01.pptx
│ ├── 8月31日
│ │ └── 1.讲义
│ │ └── 大模型应用工具实战02.pptx
│ ├── 9月10号
│ │ └── 01-讲义
│ │ ├── 01-大模型prompt-Tuning方法入门.pdf
│ │ └── 02-大模型prompt-Tuning方法进阶.pdf
│ ├── 9月12号
│ │ └── 01-讲义
│ │ └── 01-大模型提示工程指南.pdf
│ ├── 9月14号
│ │ ├── 01-讲义
│ │ │ ├── 02-金融行业动态方向评估项目.pdf
│ │ │ └── 03-LLM实现金融文本分类.pdf
│ │ ├── 01-讲义_0915135902
│ │ │ ├── 02-金融行业动态方向评估项目.pdf
│ │ │ ├── 03-LLM实现金融文本分类.pdf
│ │ │ ├── 1.环境要求.pdf
│ │ │ └── 趋动云使用《补充》.pdf
│ │ ├── 02-代码
│ │ │ ├── finance_classify.py
│ │ │ ├── finance_ie.py
│ │ │ └── finance_text_matching.py
│ │ └── 03-weights
│ │ └── chatglm2-6b-int4
│ │ ├── MODEL_LICENSE
│ │ ├── README.md
│ │ ├── config.json
│ │ ├── configuration_chatglm.py
│ │ ├── modeling_chatglm.py
│ │ ├── quantization.py
│ │ ├── tokenization_chatglm.py
│ │ ├── tokenizer.model
│ │ └── tokenizer_config.json
│ ├── 9月15号
│ │ ├── 01-讲义
│ │ │ ├── 04-LLM实现金融信息抽取.pdf
│ │ │ └── 05-LLM实现金融信息匹配.pdf
│ │ ├── 02-代码在9月14号
│ │ └── 03-视频
│ │ ├── 01-信息抽取.mp4
│ │ ├── 02-信息抽取2.mp4
│ │ └── 03-文本匹配.mp4
│ ├── 9月18号
│ │ ├── 01-讲义
│ │ │ └── 星火大模型（博学谷）.pdf
│ │ └── 02-代码
│ │ ├── Dataset-of-financial-news-classification
│ │ │ ├── Fiance_test_data.csv
│ │ │ └── Fiance_train_data.csv
│ │ └── translate_in_many_style.zip
│ ├── 9月4号
│ │ ├── 01-讲义
│ │ │ ├── 01-LLM基础知识.pdf
│ │ │ └── 02-LLM主要架构介绍.pdf
│ │ ├── 02-代码
│ │ │ ├── 01-bleu.py
│ │ │ ├── 02-rouge.py
│ │ │ └── 03-PPL.py
│ │ ├── 大模型.xmind
│ │ └── 大语言模型的背景.xmind
│ ├── 9月5号
│ │ └── 01-讲义
│ │ ├── 01-LLM主要架构介绍.pdf
│ │ └── 02-ChatGPT模型原理介绍.pdf
│ └── 9月7号
│ └── 01-讲义
│ └── 01-LLM主流开源大模型介绍.pdf
├── 03阶段：配套资料
│ ├── 10月10号
│ │ ├── 01-code
│ │ │ └── Gpt2_Chatbot
│ │ │ ├── config
│ │ │ │ └── config.json
│ │ │ ├── data
│ │ │ │ ├── medical_train.pkl
│ │ │ │ ├── medical_train.txt
│ │ │ │ ├── medical_valid.pkl
│ │ │ │ └── medical_valid.txt
│ │ │ ├── data_preprocess
│ │ │ │ ├── __init__.py
│ │ │ │ ├── dataloader.py
│ │ │ │ ├── dataset.py
│ │ │ │ └── preprocess.py
│ │ │ ├── gpt2
│ │ │ │ ├── README.md
│ │ │ │ ├── generation_config.json
│ │ │ │ ├── merges.txt
│ │ │ │ ├── tokenizer.json
│ │ │ │ └── vocab.json
│ │ │ ├── other_data
│ │ │ │ ├── 闲聊语料.pkl
│ │ │ │ └── 闲聊语料.txt
│ │ │ ├── save_model
│ │ │ │ └── epoch97
│ │ │ │ ├── config.json
│ │ │ │ └── pytorch_model.bin
│ │ │ ├── save_model1
│ │ │ │ └── min_ppl_model_bj
│ │ │ │ ├── config.json
│ │ │ │ ├── generation_config.json
│ │ │ │ └── model.safetensors
│ │ │ ├── templates
│ │ │ │ ├── index.html
│ │ │ │ └── index1.html
│ │ │ ├── vocab
│ │ │ │ ├── vocab.txt
│ │ │ │ └── vocab2.txt
│ │ │ ├── __init__.py
│ │ │ ├── app.py
│ │ │ ├── flask_predict.py
│ │ │ ├── functions_tools.py
│ │ │ ├── interact.py
│ │ │ ├── parameter_config.py
│ │ │ ├── readme
│ │ │ └── train.py
│ │ └── 02-讲义
│ │ └── 基于GPT2搭建医疗问诊机器人.pdf
│ ├── 10月13号
│ │ └── 01-讲义
│ │ └── 01-大模型prompt-Tuning方法入门.pdf
│ ├── 10月8号
│ │ ├── 01-code
│ │ │ ├── .idea
│ │ │ │ ├── inspectionProfiles
│ │ │ │ │ └── profiles_settings.xml
│ │ │ │ ├── .gitignore
│ │ │ │ ├── 01-code.iml
│ │ │ │ ├── misc.xml
│ │ │ │ ├── modules.xml
│ │ │ │ └── workspace.xml
│ │ │ └── RAG
│ │ │ ├── .idea
│ │ │ │ ├── inspectionProfiles
│ │ │ │ │ └── profiles_settings.xml
│ │ │ │ ├── .gitignore
│ │ │ │ ├── RAG.iml
│ │ │ │ ├── misc.xml
│ │ │ │ ├── modules.xml
│ │ │ │ └── workspace.xml
│ │ │ ├── __pycache__
│ │ │ │ ├── get_vector.cpython-310.pyc
│ │ │ │ ├── get_vector.cpython-311.pyc
│ │ │ │ ├── get_vector.cpython-312.pyc
│ │ │ │ ├── get_vector.cpython-38.pyc
│ │ │ │ ├── model.cpython-310.pyc
│ │ │ │ ├── model.cpython-311.pyc
│ │ │ │ ├── model.cpython-312.pyc
│ │ │ │ └── model.cpython-38.pyc
│ │ │ ├── chatglm2-6b-int4
│ │ │ │ ├── MODEL_LICENSE
│ │ │ │ ├── README.md
│ │ │ │ ├── config.json
│ │ │ │ ├── configuration_chatglm.py
│ │ │ │ ├── modeling_chatglm.py
│ │ │ │ ├── pytorch_model.bin
│ │ │ │ ├── quantization.py
│ │ │ │ ├── tokenization_chatglm.py
│ │ │ │ ├── tokenizer.model
│ │ │ │ └── tokenizer_config.json
│ │ │ ├── faiss
│ │ │ │ ├── camp
│ │ │ │ │ ├── index.faiss
│ │ │ │ │ └── index.pkl
│ │ │ │ └── logistics
│ │ │ │ ├── index.faiss
│ │ │ │ └── index.pkl
│ │ │ ├── m3e-base
│ │ │ │ ├── 1_Pooling
│ │ │ │ │ └── config.json
│ │ │ │ ├── README.md
│ │ │ │ ├── config.json
│ │ │ │ ├── gitattributes
│ │ │ │ ├── model.safetensors
│ │ │ │ ├── modules.json
│ │ │ │ ├── pytorch_model.bin
│ │ │ │ ├── sentence_bert_config.json
│ │ │ │ ├── special_tokens_map.json
│ │ │ │ ├── tokenizer.json
│ │ │ │ ├── tokenizer_config.json
│ │ │ │ └── vocab.txt
│ │ │ ├── get_vector.py
│ │ │ ├── main.py
│ │ │ ├── model.py
│ │ │ ├── new_demo.py
│ │ │ ├── test.py
│ │ │ └── 物流信息.txt
│ │ └── 01-讲义
│ │ └── 02-基于LangChain+ChatGLM-6B实现物流行业信息咨询.pdf
│ ├── 9月19号
│ │ ├── 01-讲义
│ │ │ ├── 01-千帆大模型.pdf
│ │ │ ├── 01-阿里百炼平台.pdf
│ │ │ ├── 02-千帆大模型的使用.zip
│ │ │ └── 图表分析数据.md
│ │ └── 02-数据
│ │ ├── sample-text-dialog-unsort-jsonl.zip
│ │ └── 清洗emoji数据的demo数据集.zip
│ ├── 9月21号
│ │ ├── 01-讲义
│ │ │ ├── 01-Function Call的原理及简单应用.pdf
│ │ │ ├── 01-虚拟试衣背景.pdf
│ │ │ ├── 02-阿里PAI平台.pdf
│ │ │ ├── 03-阿里云注册及开通PAI.pdf
│ │ │ ├── 04-PAI_DSW的环境搭建.pdf
│ │ │ ├── 05-虚拟试衣实践.pdf
│ │ │ ├── 06-资源清理.pdf
│ │ │ └── PAI平台开通指南.pdf
│ │ └── 03-代码
│ │ └── ChatGLM3_FunctionCall
│ │ ├── .idea
│ │ │ ├── dataSources
│ │ │ ├── inspectionProfiles
│ │ │ │ └── profiles_settings.xml
│ │ │ ├── .gitignore
│ │ │ ├── ChatGLM3_FunctionCall.iml
│ │ │ ├── dataSources.local.xml
│ │ │ ├── dataSources.xml
│ │ │ ├── misc.xml
│ │ │ ├── modules.xml
│ │ │ └── workspace.xml
│ │ ├── __pycache__
│ │ ├── airplane
│ │ │ ├── __pycache__
│ │ │ │ ├── airplane_function_tools.cpython-310.pyc
│ │ │ │ ├── airplane_function_tools.cpython-312.pyc
│ │ │ │ ├── airplane_function_tools.cpython-38.pyc
│ │ │ │ ├── muti_utils.cpython-310.pyc
│ │ │ │ ├── muti_utils.cpython-312.pyc
│ │ │ │ └── muti_utils.cpython-38.pyc
│ │ │ ├── airplane_function_tools.py
│ │ │ ├── muti_function_zhipu.py
│ │ │ └── muti_utils.py
│ │ ├── sql
│ │ │ ├── __pycache__
│ │ │ │ ├── sql_function_tools.cpython-310.pyc
│ │ │ │ └── sql_function_tools.cpython-312.pyc
│ │ │ ├── sql_function_tools.py
│ │ │ └── sql_zhipu.py
│ │ └── weather
│ │ ├── __pycache__
│ │ │ ├── tools.cpython-310.pyc
│ │ │ ├── tools.cpython-312.pyc
│ │ │ └── tools.cpython-38.pyc
│ │ ├── cityCode_use.json
│ │ ├── tools.py
│ │ └── weather_zhipu.py
│ ├── 9月24号
│ │ ├── 01-讲义(1)
│ │ │ ├── 01-Function Call的原理及应用.pdf
│ │ │ └── SQL.pdf
│ │ └── 02-code
│ │ └── ChatGLM3_FunctionCall
│ │ ├── __pycache__
│ │ ├── airplane
│ │ │ ├── __pycache__
│ │ │ │ ├── airplane_function_tools.cpython-310.pyc
│ │ │ │ ├── airplane_function_tools.cpython-38.pyc
│ │ │ │ ├── muti_utils.cpython-310.pyc
│ │ │ │ └── muti_utils.cpython-38.pyc
│ │ │ ├── airplane_function_tools.py
│ │ │ ├── muti_function_zhipu.py
│ │ │ └── muti_utils.py
│ │ ├── sql
│ │ │ ├── __pycache__
│ │ │ │ └── sql_function_tools.cpython-310.pyc
│ │ │ ├── sql_function_tools.py
│ │ │ └── sql_zhipu.py
│ │ └── weather
│ │ ├── __pycache__
│ │ │ ├── tools.cpython-310.pyc
│ │ │ └── tools.cpython-38.pyc
│ │ ├── cityCode_use.json
│ │ ├── tools.py
│ │ └── weather_zhipu.py
│ ├── 9月26号
│ │ ├── 01-讲义
│ │ │ ├── 01-GPTs的介绍及应用.pdf
│ │ │ ├── 01-LLM基础知识.pdf
│ │ │ └── 02-Assistant API的原理及应用.pdf
│ │ └── 03-code
│ │ └── MiniMax_Assistant
│ │ ├── .idea
│ │ │ ├── inspectionProfiles
│ │ │ │ └── profiles_settings.xml
│ │ │ ├── .gitignore
│ │ │ ├── MiniMax_Assistant.iml
│ │ │ ├── misc.xml
│ │ │ ├── modules.xml
│ │ │ └── workspace.xml
│ │ ├── fruit_price.txt
│ │ └── minmax_assistant.py
│ └── 9月28日
│ ├── 01-讲义
│ │ ├── 01-AI Agents的开发应用.pdf
│ │ └── 01-LangChain基础知识入门.pdf
│ └── 02-代码
│ ├── Agent_Email_Generate
│ │ ├── .idea
│ │ │ ├── inspectionProfiles
│ │ │ │ └── profiles_settings.xml
│ │ │ ├── .gitignore
│ │ │ ├── Agent_Email_Generate.iml
│ │ │ ├── misc.xml
│ │ │ ├── modules.xml
│ │ │ └── workspace.xml
│ │ ├── tools
│ │ │ ├── __pycache__
│ │ │ │ ├── __init__.cpython-310.pyc
│ │ │ │ ├── __init__.cpython-312.pyc
│ │ │ │ ├── custom_tools.cpython-310.pyc
│ │ │ │ └── custom_tools.cpython-312.pyc
│ │ │ ├── __init__(1).py
│ │ │ ├── __init__.py
│ │ │ └── custom_tools.py
│ │ ├── __init__.py
│ │ ├── email_category.txt
│ │ ├── main.py
│ │ ├── poie.txt
│ │ └── test.py
│ └── longchain
│ ├── Agents_module
│ │ └── demo_agent.py
│ ├── Chains_module
│ │ ├── demo_use_LLMChain.py
│ │ └── demo_use_simpleChain.py
│ ├── Indexes_module
│ │ ├── demo_dataloader.py
│ │ ├── demo_retriver.py
│ │ ├── demo_text_split.py
│ │ ├── demo_vector.py
│ │ ├── pku.txt
│ │ └── 衣服属性.txt
│ ├── Memory_module
│ │ ├── demo_memory.py
│ │ ├── demo_message_dict.py
│ │ └── demo_up_memory.py
│ ├── Models_module
│ │ ├── demo_chat_models.py
│ │ ├── demo_embedding_models.py
│ │ └── demo_llms.py
│ └── Prompts_module
│ ├── demo_few_shot.py
│ └── demo_zero_shot.py
├── 04阶段：配套资料
│ ├── 10月14号
│ │ └── 01-讲义
│ │ └── 02-大模型prompt-Tuning方法进阶.pdf
│ ├── 10月15号
│ │ ├── 01-讲义
│ │ │ ├── 01-项目背景介绍.pdf
│ │ │ ├── 02-基于BERT+PET方式文本分类介绍.pdf
│ │ │ └── 03-基于BERT+PET方式数据预处理介绍.pdf
│ │ └── 02-代码
│ │ ├── Gpt2_Chatbot
│ │ │ ├── config
│ │ │ │ └── config.json
│ │ │ ├── data
│ │ │ │ ├── medical_train.pkl
│ │ │ │ ├── medical_train.txt
│ │ │ │ ├── medical_valid.pkl
│ │ │ │ └── medical_valid.txt
│ │ │ ├── data_preprocess
│ │ │ │ ├── __init__.py
│ │ │ │ ├── dataloader.py
│ │ │ │ ├── dataset.py
│ │ │ │ └── preprocess.py
│ │ │ ├── gpt2
│ │ │ │ ├── README.md
│ │ │ │ ├── generation_config.json
│ │ │ │ ├── merges.txt
│ │ │ │ ├── tokenizer.json
│ │ │ │ └── vocab.json
│ │ │ ├── other_data
│ │ │ │ ├── 闲聊语料.pkl
│ │ │ │ └── 闲聊语料.txt
│ │ │ ├── save_model
│ │ │ │ └── epoch97
│ │ │ │ ├── config.json
│ │ │ │ └── pytorch_model.bin
│ │ │ ├── save_model1
│ │ │ │ └── min_ppl_model_bj
│ │ │ │ ├── config.json
│ │ │ │ ├── generation_config.json
│ │ │ │ └── model.safetensors
│ │ │ ├── templates
│ │ │ │ ├── index.html
│ │ │ │ └── index1.html
│ │ │ ├── vocab
│ │ │ │ ├── vocab.txt
│ │ │ │ └── vocab2.txt
│ │ │ ├── __init__.py
│ │ │ ├── app.py
│ │ │ ├── flask_predict.py
│ │ │ ├── functions_tools.py
│ │ │ ├── interact.py
│ │ │ ├── parameter_config.py
│ │ │ ├── readme
│ │ │ └── train.py
│ │ ├── PET
│ │ │ ├── __pycache__
│ │ │ │ └── pet_config.cpython-312.pyc
│ │ │ ├── checkpoints
│ │ │ │ └── model_best_old
│ │ │ │ ├── config.json
│ │ │ │ ├── generation_config.json
│ │ │ │ ├── model.safetensors
│ │ │ │ ├── pytorch_model.bin
│ │ │ │ ├── special_tokens_map.json
│ │ │ │ ├── tokenizer.json
│ │ │ │ ├── tokenizer_config.json
│ │ │ │ └── vocab.txt
│ │ │ ├── data
│ │ │ │ ├── dev.txt
│ │ │ │ ├── prompt.txt
│ │ │ │ ├── train.txt
│ │ │ │ └── verbalizer.txt
│ │ │ ├── data_handle
│ │ │ │ ├── __pycache__
│ │ │ │ │ ├── __init__.cpython-312.pyc
│ │ │ │ │ ├── data_loader.cpython-312.pyc
│ │ │ │ │ ├── data_preprocess.cpython-312.pyc
│ │ │ │ │ └── template.cpython-312.pyc
│ │ │ │ ├── __init__.py
│ │ │ │ ├── data_loader.py
│ │ │ │ ├── data_preprocess.py
│ │ │ │ └── template.py
│ │ │ ├── utils
│ │ │ │ ├── __pycache__
│ │ │ │ │ ├── __init__.cpython-312.pyc
│ │ │ │ │ ├── common_utils.cpython-312.pyc
│ │ │ │ │ ├── metirc_utils.cpython-312.pyc
│ │ │ │ │ └── verbalizer.cpython-312.pyc
│ │ │ │ ├── __init__.py
│ │ │ │ ├── common_utils.py
│ │ │ │ ├── metirc_utils.py
│ │ │ │ └── verbalizer.py
│ │ │ ├── __init__.py
│ │ │ ├── inference.py
│ │ │ ├── pet_config.py
│ │ │ └── train.py
│ │ └── 预训练模型
│ │ └── bert-base-chinese
│ │ ├── README.md
│ │ ├── config.json
│ │ ├── flax_model.msgpack
│ │ ├── pytorch_model.bin
│ │ ├── tokenizer.json
│ │ ├── tokenizer_config.json
│ │ └── vocab.txt
│ ├── 10月17号
│ │ ├── 01-讲义
│ │ │ ├── 06-基于BERT+P-Tuning方式数据预处理介绍.pdf
│ │ │ └── 07-基于BERT+P-Tuning方式文本分类模型搭建.pdf
│ │ └── 02-代码
│ │ └── P-Tuning
│ │ ├── __pycache__
│ │ │ └── ptune_config.cpython-312.pyc
│ │ ├── checkpoints
│ │ │ ├── model_20
│ │ │ │ ├── config.json
│ │ │ │ ├── generation_config.json
│ │ │ │ └── model.safetensors
│ │ │ └── model_old_best
│ │ │ ├── config.json
│ │ │ ├── generation_config.json
│ │ │ ├── model.safetensors
│ │ │ ├── pytorch_model.bin
│ │ │ ├── special_tokens_map.json
│ │ │ ├── tokenizer.json
│ │ │ ├── tokenizer_config.json
│ │ │ └── vocab.txt
│ │ ├── data
│ │ │ ├── dev.txt
│ │ │ ├── train.txt
│ │ │ └── verbalizer.txt
│ │ ├── data_handle
│ │ │ ├── __pycache__
│ │ │ │ ├── __init__.cpython-312.pyc
│ │ │ │ ├── data_loader.cpython-312.pyc
│ │ │ │ └── data_preprocess.cpython-312.pyc
│ │ │ ├── __init__.py
│ │ │ ├── data_loader.py
│ │ │ └── data_preprocess.py
│ │ ├── utils
│ │ │ ├── __pycache__
│ │ │ │ ├── __init__.cpython-312.pyc
│ │ │ │ ├── common_utils.cpython-312.pyc
│ │ │ │ ├── metirc_utils.cpython-312.pyc
│ │ │ │ └── verbalizer.cpython-312.pyc
│ │ │ ├── __init__.py
│ │ │ ├── common_utils.py
│ │ │ ├── metirc_utils.py
│ │ │ └── verbalizer.py
│ │ ├── __init__.py
│ │ ├── inference.py
│ │ ├── ptune_config.py
│ │ └── train.py
│ ├── 10月19号
│ │ ├── 01-讲义
│ │ │ └── 新媒体行业评论智能分类与信息抽取系统.pdf
│ │ └── 02-代码
│ │ ├── chatglm-6b
│ │ │ ├── LICENSE
│ │ │ ├── MODEL_LICENSE
│ │ │ ├── README.md
│ │ │ ├── config.json
│ │ │ ├── configuration_chatglm.py
│ │ │ ├── ice_text.model
│ │ │ ├── modeling_chatglm.py
│ │ │ ├── pytorch_model-00002-of-00008(1).bin
│ │ │ ├── pytorch_model-00002-of-00008.bin
│ │ │ ├── pytorch_model-00003-of-00008.bin
│ │ │ ├── pytorch_model-00004-of-00008.bin
│ │ │ ├── pytorch_model-00005-of-00008.bin
│ │ │ ├── pytorch_model-00006-of-00008.bin
│ │ │ ├── pytorch_model-00007-of-00008.bin
│ │ │ ├── pytorch_model-00008-of-00008.bin
│ │ │ ├── pytorch_model.bin.index.json
│ │ │ ├── quantization.py
│ │ │ ├── test_modeling_chatglm.py
│ │ │ ├── tokenization_chatglm.py
│ │ │ └── tokenizer_config.json
│ │ └── ptune_chatglm
│ │ ├── .idea
│ │ │ ├── inspectionProfiles
│ │ │ │ └── profiles_settings.xml
│ │ │ ├── .gitignore
│ │ │ ├── misc.xml
│ │ │ ├── modules.xml
│ │ │ ├── ptune_chatglm.iml
│ │ │ └── workspace.xml
│ │ ├── __pycache__
│ │ │ └── glm_config.cpython-312.pyc
│ │ ├── checkpoints
│ │ │ └── ptune
│ │ ├── data
│ │ │ ├── dataset.jsonl
│ │ │ ├── mixed_dev_dataset.jsonl
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│ │ ├── data_handle
│ │ │ ├── __pycache__
│ │ │ │ ├── __init__.cpython-312.pyc
│ │ │ │ ├── data_loader.cpython-312.pyc
│ │ │ │ └── data_preprocess.cpython-312.pyc
│ │ │ ├── __init__.py
│ │ │ ├── data_loader.py
│ │ │ └── data_preprocess.py
│ │ ├── utils
│ │ │ ├── __pycache__
│ │ │ │ ├── __init__.cpython-312.pyc
│ │ │ │ └── common_utils.cpython-312.pyc
│ │ │ ├── __init__.py
│ │ │ └── common_utils.py
│ │ ├── __init__.py
│ │ ├── glm_config.py
│ │ ├── inference.py
│ │ └── train.py
│ ├── 10月21号
│ │ ├── 01-讲义
│ │ │ ├── 06-基于BERT+P-Tuning方式数据预处理介绍.pdf
│ │ │ └── 07-基于BERT+P-Tuning方式文本分类模型搭建.pdf
│ │ └── 02-代码
│ │ └── P-Tuning
│ │ ├── __pycache__
│ │ │ └── ptune_config.cpython-312.pyc
│ │ ├── checkpoints
│ │ │ ├── model_20
│ │ │ │ ├── config.json
│ │ │ │ ├── generation_config.json
│ │ │ │ └── model.safetensors
│ │ │ └── model_old_best
│ │ │ ├── config.json
│ │ │ ├── generation_config.json
│ │ │ ├── model.safetensors
│ │ │ ├── pytorch_model.bin
│ │ │ ├── special_tokens_map.json
│ │ │ ├── tokenizer.json
│ │ │ ├── tokenizer_config.json
│ │ │ └── vocab.txt
│ │ ├── data
│ │ │ ├── dev.txt
│ │ │ ├── train.txt
│ │ │ └── verbalizer.txt
│ │ ├── data_handle
│ │ │ ├── __pycache__
│ │ │ │ ├── __init__.cpython-312.pyc
│ │ │ │ ├── data_loader.cpython-312.pyc
│ │ │ │ └── data_preprocess.cpython-312.pyc
│ │ │ ├── __init__.py
│ │ │ ├── data_loader.py
│ │ │ └── data_preprocess.py
│ │ ├── utils
│ │ │ ├── __pycache__
│ │ │ │ ├── __init__.cpython-312.pyc
│ │ │ │ ├── common_utils.cpython-312.pyc
│ │ │ │ ├── metirc_utils.cpython-312.pyc
│ │ │ │ └── verbalizer.cpython-312.pyc
│ │ │ ├── __init__.py
│ │ │ ├── common_utils.py
│ │ │ ├── metirc_utils.py
│ │ │ └── verbalizer.py
│ │ ├── __init__.py
│ │ ├── inference.py
│ │ ├── ptune_config.py
│ │ └── train.py
│ ├── 10月22号
│ │ ├── 01-讲义
│ │ │ └── 新媒体行业评论智能分类与信息抽取系统.pdf
│ │ └── 02-代码
│ │ ├── chatglm-6b
│ │ │ ├── LICENSE
│ │ │ ├── MODEL_LICENSE
│ │ │ ├── README.md
│ │ │ ├── config.json
│ │ │ ├── configuration_chatglm.py
│ │ │ ├── ice_text.model
│ │ │ ├── modeling_chatglm.py
│ │ │ ├── pytorch_model-00001-of-00008.bin
│ │ │ ├── pytorch_model-00003-of-00008.bin
│ │ │ ├── pytorch_model-00004-of-00008.bin
│ │ │ ├── pytorch_model-00005-of-00008.bin
│ │ │ ├── pytorch_model-00006-of-00008.bin
│ │ │ ├── pytorch_model-00007-of-00008.bin
│ │ │ ├── pytorch_model-00008-of-00008.bin
│ │ │ ├── pytorch_model.bin.index.json
│ │ │ ├── quantization.py
│ │ │ ├── test_modeling_chatglm.py
│ │ │ ├── tokenization_chatglm.py
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│ │ └── ptune_chatglm
│ │ ├── .idea
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│ │ │ │ └── profiles_settings.xml
│ │ │ ├── .gitignore
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│ │ │ ├── ptune_chatglm.iml
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│ │ ├── __pycache__
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│ │ │ ├── __init__.py
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│ │ └── train.py
│ ├── 10月24号
│ │ ├── 01-讲义（同22号）
│ │ └── 02-代码（同22号）
│ └── 10月26号
│ ├── 01-讲义
│ │ ├── 01-GPTs的介绍及应用.pdf
│ │ ├── 01-LLM基础知识.pdf
│ │ └── 02-Assistant API的原理及应用.pdf
│ └── 02-代码
├── 05阶段：配套资料
│ └── 项目资料
│ ├── 01-讲义
│ │ ├── 03-stableDiffusion详解.pdf
│ │ ├── 04-StableDiffusion实践.pdf
│ │ └── 05-腾讯云AI绘画.pdf
│ └── 02-代码
│ ├── img-glasses
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│ ├── weights
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├── 06阶段：配套资料
│ ├── 人工智能-求职自我介绍以及项目描述参考模板.docx
│ ├── 大模型训练营-大模型时代 .pdf
│ ├── 大模型训练营—简历优化 .pdf
│ ├── 简历优化及面试注意事项.txt
│ └── 论文导读.zip
└── AI大模型 赠送资料
├── 11本AI大模型相关电子书.zip
└── 简历模板.zip
