马哥教育-大模型应用与工程实践
18-c08面向对象进阶
22-神经网络基础概率
13-c06文件IO和序列化
30-Transformer模型训练深度解析、各组件的演进、GPU
12-c06文件IO和序列化
2-Python基础c02线性表
31-模型分布式训练并行策略、通信原语、ZeRO、混合并行、模型训练案例
7-c04函数
27-优化器正则化CNN和RNNLSTM
1-Python基础
3-c02线性表
39-LLM推理系统的约束分析、架构设计与SLA达成路径
5-c03哈希表c04函数
33-HF API及用例、模型微调工作机制、微调数据集和对话模板、LoRA
37-第16节-基于LiteLLM-Proxy的生产架构案例、Ray与Ray Cluster、Ray Cluster创建与管理
40-分布式、云原生与生产级系统
17-c07面向对象c08面向对象进阶
32-大模型分布训练（ddpfsdp和deepspeed示例）、HuggingFace API及用例、模型微调基础
21-6.28开班
36-第15节-SGLang推理引擎、LLM的生产架构及案例
23-Pandas、Matplotlib
34-模型微调实践、模型压缩与优化介绍、模型量化工作原理、模型量化实践、模型剪枝和模型蒸馏介绍
8-c04函数
4-c02线性表c03哈希表
29-Transformer架构组件、工作原理、代码实践和最新演进
10-c05装饰器c06文件IO和序列化
28-RNNLSTMGRU和Transformer
11-c06文件IO和序列化
14-c07面向对象
24-Pandas、Matplotlib
25-sklearn神经网络和pytorch
26-神经网络
16-c07面向对象
6-c04函数
35-第14节-模型量化及实践案例、模型推理与推理引擎、vLLM组件、架构、工作原理及案例
38-第17节-LLM推理技术与工程化（基于Kubernetes）
19-c08面向对象进阶
15-c07面向对象
9-c05装饰器
1-c08面向对象进阶
1-c06文件IO和序列化
1-神经网络基础概率
1-c04函数
1-c06文件IO和序列化
2-数值和内建函数
1-分支循环
1-LLM推理系统的约束分析、架构设计与SLA达成路径
1-c02线性表
1-Python学习之路
GRU
1-基于LiteLLM-Proxy的生产架构案例、Ray与Ray Cluster、Ray Cluster创建与管理、Ray Serve架构
1-分布式、云原生与生产级系统
1-HFAPI及用例模型微调工作机制微调数据集和对话模板.mp4
2-函数概念
1-1-字典增删改查
1-6.28开班典礼&LLMOps资深工程师
1-异常处理
2-魔术方法之实例化
1-c02线性表c03哈希表
2-c02线性表c03哈希表
1-c04函数
Seaborn、Scikit-Learn、特征工程和PyTorch基础
1-模型微调实践、模型压缩与优化介绍、模型量化工作原理.mp4
1-c06文件IO和序列化
1-Transformer架构组件、工作原理、代码实践和最新演进
2-c05装饰器c06文件IO和序列化
1-c05装饰器c06文件IO和序列化
1-sklearn神经网络和pytorch
1-c07面向对象
Seaborn、Scikit-Learn、特征工程和PyTorch基础（2）
1-神经网络
1-c04函数
1-LLM推理技术与工程化（基于Kubernetes）
1-c07面向对象
1-c08面向对象进阶
1-c07面向对象
3-3-魔术方法之反射.mp4
1-1-魔术方法之可调用对象.mp4
4-4-模块搜索加载缓存导入和全局变量.mp4
5-5-魔术方法之哈希.mp4
2-2-魔术方法之上下文管理.mp4
1-c05装饰器
4-4-re模块使用.mp4
2-2-正则习题讲解1.mp4
3-3-正则习题讲解2.mp4
1-1-复制作业详解.mp4
5-5-argparse模块使用.mp4
1-1-序列化本质和pickle.mp4
2-2json和msgpack.mp4
3-3-csv文件处理.mp4
6-6-正则表达式2.mp4
5-5-正则表达式1.mp4
5-5-排序.mp4
3-3-匿名函数.mp4
2-2-nonlocal和LEGB.mp4
1-1-闭包原理.mp4
4-4-生成器函数.mp4
2-线性表原理详解.mp4
1-数值和内建函数.mp4
3-列表操作和内存模型.mp4
1-分支循环.mp4
2-循环和三元表达式.mp4
5-5-字符串分割替换移除.mp4
7-7字符串格式化.mp4
4-4字符串构造1-.mp4
1-1列表复制原理.mp4
2-2-Random模块.mp4
6-6字符串判断1.mp4
3-3元组.mp4
8-8-编码的本质.mp4
1-优化器正则化CNN和RNNLSTMGRU
2-Ray Serve架构与工作机制、Ray Server与vLLM集成、Serve .mp4
1-基于LiteLLM-Proxy的生产架构案例、Ray与Ray Cluster、Ra.mp4
3-计算机基础理论.mp4
5-运算符和内建函数.mp4
4-语法.mp4
1-Python学习之路..mp4
2-虚拟环境安装.mp4
1-异常处理.mp4
1-1-函数概念.mp4
3-3-解析式和生成器表达式..mp4
1-1-字典增删改查.mp4
2-2-遍历和有序性.mp4
5-5-选择排序精讲.mp4
1-1函数执行原理.mp4
3-3作业之比较大小.mp4
4-4-作业上下三角打印.mp4
2-2-递归函数.mp4
2-2-set和哈希表原理.mp4
1-1-封装和解构.mp4
4-4-第一章习题-登录.mp4
5-5-第二章习题.mp4
3-3第一章习题-九九乘法表.mp4
1-1字节类型.mp4
2-2-切片.mp4
4-4-魔术方法之比较运算符重载.mp4
1-1-魔术方法之实例化.mp4
3-3-魔术方法之布尔等效.mp4
2-2-魔术方法之可视化.mp4
6-6-魔术方法之容器化.mp4
5-5-魔术方法之算数运算符重载.mp4
1-Pandas、Matplotlib
2-2-文件对象读写和迭代.mp4
1-1-递归作业详解.mp4
4-4-Path常用操作.mp4
5-5-Path操作2.mp4
6-6-shutil模块使用.mp4
3-3-ath模块.mp4
1-1-open方法和主模式.mp4
2-2-附加模式和指针.mp4
1-1-面向对象概念.mp4
3-3-属性本质和属性访问规则.mp4
4-4-方法、类方法、静态方法原理.mp4
5-5-访问控制.mp4
2-2-类、实例、属性、self.mp4
1-Pandas、Matplotlib
1-sklearn .mp4
2-神经网络和pytorch .mp4
3-3-functools之lru_cache和cache原理.mp4
2-2-functools之reduce和partial.mp4
1-1-插入排序.mp4
3-3-缺省值..mp4
4-4-可变形参.mp4
6-6-作用域和嵌套函数.mp4
5-5-形参和返回值.mp4
7-7-局部变量赋值和global.mp4
1-1第三章作业.mp4
2-2-传实参2种方式.mp4
3-3-作业温度转换和图形面积.mp4
6-6-日志流.mp4
4-4-日志层次、级别、根.mp4
5-5-handler和formatter.mp4
1-1-作业argparse模块使用.mp4
2-2-高阶函数参数本质.mp4
4-4-打包分发.mp4
5-5-树的遍历.mp4
3-3-导入访问控制和__all__..mp4
2-2-绝对导入和相对导入.mp4
1-1-包加载原理..mp4
2-2-高阶函数柯里化..mp4
3-3-无参装饰器.mp4
1-1-可迭代对象和内建函数.mp4
4-4-带参装饰器.mp4
5-5-类型注解和类型检查装饰器.mp4
4-4-继承和访问控制.mp4
3-3-继承.mp4
2-2-property装饰器.mp4
1-1-时间模块使用.mp4
7-7-多继承和Mixin.mp4
5-5-覆盖.mp4
6-6-初始化原则和多态.mp4
Seaborn、Scikit-Learn、特征工程和PyTorch基础
Seaborn、Scikit-Learn、特征工程和PyTorch基础（2）
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