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聚客AI大模型1-4期 |
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聚客AI大模型1-4期 聚客第四期目录如下： 001开班典礼 01-HuggingFace核心组件介绍 02-基于Bert的中文评价情感分析（训练篇） 03-基于Bert的中文评价情感分析（实现篇） 04-GPT2-中文生成模型定制化（训练篇） 05-GPT2-中文生成模型定制化 06-本地私有化部署大模型（Ollama&vLLM&LMDeploy 07-大模型微调（使用LLama Factory微调Qwen） 08-大模型微调（LLama Factory自定义微调数据集） 09-大模型微调（QLora微调&GGUF模型转换） 10-大模型微调（LLamaFactory微调效果与vllm部署效果不一致如何解决） 11-大模型微调分布式训练（LLama Factory与Xtuner分布式微调大模型） 12-大模型压缩训练（知识蒸馏） 13-大模型推理部署（分布式推理与量化部署） 14-大模型评估测试（OpenCompass） 15-大模型微调项目实战（情绪对话模型-数据工程篇） 16-大模型微调项目实战（情绪对话模型-最终效果） 17-Llamaindex快速构建RAG 18-Llama_indexRAG进阶_Embedding_model与Chroma 19-Llama_indexRAG进阶_文档切分与重排序 20-Dify实现RAG 21-RAGFlow 22-基于RAG的法律条文智能助手（方案篇） 23-基于RAG的法律条文智能助手-实现与部署 24-基于RAG的法律条文智能助手-微调与部署 25-Dify构建Agent 26-LangGraph构建多智能体 27-DeepSeek原理与应用 28-多模态大模型应用 聚客第1-3期内容除了项目其他都跟第4期内容相同： 聚客第1-2期： day_27基于本地大模型的在线心理问诊系统（训练篇） day_28基于本地大模型的在线心理问诊系统（训练篇） day_29基于本地大模型的在线心理问诊系统(部署篇) day_30基于RAG的线上智能客服系统（微调篇） day_31基于RAG的线上智能客服系统（部署篇） day_32基于pytorch的语音识别与语音唤醒 day33_RAG项目实战（使用llamaindex构建自己的知识库） day34_视觉项目实战（基于yolo的骨龄识别项目_01） day35_视觉项目实战（基于yolo的骨龄识别项目_02） 聚客第3期： 1_开班典礼-241216 2_RAG-Embedding-Vector 3_LangChain day04_Hugging Face 核心组件介绍 day05_基于 BERT 的中文评价情感分析 day06_自定义vocab day07_如何处理超长文本训练问题 day08_GPT2-中文生成模型定制化微调训练 day09_远程GPU服务器 day10_llama3大模型本地调用 day11_Llama3.2模型微调 day12_Lora模型合并与推理测试 day13_LLaMA-Factory模型导出量化 day14_LLaMA-Factory模型评估与QLora微调 day15_Qwen模型打包部署（Lora模型合并&转GGUF模型部署） day16_Qwen模型打包部署（HF转GGUF&ollama+open_webui部署） day17_Xtuner微调大模型 day18_LMDeploy部署大模型 day19_OpenCompass大模型评估 day20_llama-index核心组件 day21_llama-index入门实操 day22_llama-index实现RAG day23_AutoGen_Studio搭建多智能体应用 day24_多模态大模型 day25_deep-seek与多卡训练 day26_基于本地大模型的AI试题系统（方案篇） day27_基于本地大模型的AI试题系统（实现篇） day28_基于RAG的法律条文智能助手（方案篇） day29_基于RAG的法律条文助手（实现篇） day30_基于pytorch的语音唤醒系统
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发表于 2025-6-1 02:16:27
发表于 2025-6-2 21:37:47