最新LLM大模型部署与微调实战指南完整版

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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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