最新LLM大模型部署与微调实战指南完整版


 大模型部署与微调
   1 词向量基础_.mp4
   22 ollma模型的部署和启动_.mp4
   18 基于ERNIE的中文情感分析(一).mp4
   8 中文词向量的使用.mp4
   6 中文词向量的训练.mp4
   16 基于BERT的文本相似度计算(一).mp4
   31 llama_factory中文对话和医疗对话的合并训练_.mp4
   21 阿里云工作空间的创建.mp4
   2 词向量模型_.mp4
   11 基于ALBERT的命名实体识别数据处理_.mp4
   12 基于ALBERT的命名实体识别模型训练和评估_.mp4
   27 llama_factory的环境配置.mp4
   36 ollama启动deepseek(1.5B)_.mp4
   24 ollma模型的API介绍.mp4
   15 注意力机制.mp4
   7 中文词向量模型的训练.mp4
   29 llama_factory的中文数据推理.mp4
   13 Transformer概述.mp4
   30 llama_factory医疗对话数据的训练.tle
   32 llama_factory中文合并推理和Transformer训练_.mp4
   3 词向量的共现矩阵表示_.mp4
   9 词向量的高维理解.mp4
   34 AI生成视频.mp4
   33 chatglm模型的搭建和推理.tle
   20 Transformer基础理解.mp4
   35 智能体的创建.mp4
   23 ollma模型的介绍_.mp4
   14 多头注意力机制.mp4
   tle格式播放器说明.txt
   35 智能体的创建_.mp4
   19 基于ERNIE的中文情感分析(二).mp4
   17 基于BERT的文本相似度计算(二).mp4
   课程资料1.67G.zip
   5 CBOW和Skip-Gram模型的原理.tle
   10 预训练模型概述.mp4
   26 vllm运行llam3模型的chat模式.mp4
   25 vllm部署llama3模型.mp4
   28 llama_factory的中文数据的训练.tle
   4 神经网络语言模型的原理_.mp4

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生活不止苟且,还有我喜爱的海岸.