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  2025年聚客大模型第四期/

├──001开班典礼

| ├──00-开班典礼.mp4 468.46M

| └──【聚客AI】AI大模型应用技术2025 – V1.0(1).pdf 208.57kb

├──01-HuggingFace核心组件介绍

| ├──01-HuggingFace核心组件介绍.mp4 802.57M

| └──day01_HuggingFace核心组件介绍.zip 1.06G

├──02-基于Bert的中文评价情感分析(训练篇)

| ├──day02_基于Bert的中文评价情感分析(训练篇).zip 370.99M

| └──基于Bert的中文评价情感分析.mp4 626.94M

├──03-基于Bert的中文评价情感分析(实现篇)

| ├──day03_基于Bert的中文评价情感分析(实现篇).zip 370.83M

| └──_基于Bert的中文评价情感分析-实现.mp4 522.12M

├──04-GPT2-中文生成模型定制化(训练篇)

| ├──04-GPT2-中文生成模型定制化(训练篇).zip 1.81G

| └──GPT2-中文生成模型定制化_训练篇.mp4 625.69M

├──05-GPT2-中文生成模型定制化

| ├──day05学习附件.zip 361.80M

| └──GPT2-中文生成模型定制化.mp4 1.10G

├──06-本地私有化部署大模型(Ollama&vLLM&LMDeploy

| ├──day06_本地私有化部署大模型.zip 453.56kb

| └──本地私有化部署大模型.mp4 1.15G

├──07-大模型微调(使用LLama Factory微调Qwen)

| ├──day07_大模型微调(使用LLama Factory微调Qwen).zip 19.40M

| └──大模型微调.mp4 1.06G

├──08-大模型微调(LLama Factory自定义微调数据集)

| ├──day08_大模型微调(LLama Factory自定义微调数据集).zip 1.03M

| └──大模型微调.mp4 1.43G

├──09-大模型微调(QLora微调&GGUF模型转换)

| ├──day09_大模型微调(QLora微调&GGUF模型转换).zip 1.09M

| └──视频.mp4 1.17G

├──10-大模型微调(LLamaFactory微调效果与vllm部署效果不一致如何解决)

| ├──day10_大模型微调(LLamaFactory微调效果与vllm部署效果不一致如何解决).zip 630.38kb

| └──day_10视频.mp4 1.26G

├──11-大模型微调分布式训练(LLama Factory与Xtuner分布式微调大模型)

| ├──day11.mp4 1.30G

| └──day11_大模型微调分布式训练(LLama Factory与Xtuner分布式微调大模型).zip 1.09M

├──12-大模型压缩训练(知识蒸馏)

| ├──day12_大模型压缩训练(知识蒸馏).zip 927.37kb

| └──day_12.mp4 1.23G

├──13-大模型推理部署(分布式推理与量化部署)

| ├──day13.mp4 1.26G

| └──day13_大模型推理部署(分布式推理与量化部署).zip 3.96M

├──14-大模型评估测试(OpenCompass)

| ├──day14.mp4 1.40G

| └──day14_大模型评估测试(OpenCompass).zip 453.21kb

├──15-大模型微调项目实战(情绪对话模型-数据工程篇)

| ├──day15.mp4 853.83M

| └──day15_大模型微调项目实战(情绪对话模型-数据工程篇).zip 719.41M

├──16-大模型微调项目实战(情绪对话模型-最终效果)

| ├──demo_16

| | ├──.idea

| | ├──embedding_model

| | ├──cleaned_output.txt 53.11kb

| | ├──data_convert.py 0.74kb

| | ├──get_data.py 6.92kb

| | └──model_convert.py 0.88kb

| ├──day16.mp4 1.19G

| └──day16_大模型微调项目实战(情绪对话模型-最终效果).zip 839.11M

├──17-Llamaindex快速构建RAG

| ├──day17.mp4 1.49G

| └──day17_Llamaindex快速构建RAG.zip 362.07M

├──18-Llama_indexRAG进阶_Embedding_model与Chroma

| ├──day18.mp4 884.48M

| └──day18_Llama_indexRAG进阶_Embedding_model与ChromaDB.zip 1.44M

├──19-Llama_indexRAG进阶_文档切分与重排序

| ├──day19.mp4 1.29G

| └──day19_Llama_indexRAG进阶_文档切分与重排序.zip 817.55kb

├──20-Dify实现RAG

| ├──day20.mp4 768.48M

| └──day20_Dify实现RAG.zip 2.46M

├──21-RAGFlow

| ├──day21.mp4 1.03G

| └──day21_RAGFlow.zip 3.44M

├──22-基于RAG的法律条文智能助手(方案篇)

| ├──day22.mp4 1.22G

| └──day22_基于RAG的法律条文智能助手(方案篇).zip 742.12kb

├──23-基于RAG的法律条文智能助手-实现与部署

| ├──day23.mp4 1.85G

| └──day23_基于RAG的法律条文智能助手-实现与部署.zip 1.29M

├──24-基于RAG的法律条文智能助手-微调与部署

| ├──day24.mp4 1.19G

| └──day24_基于RAG的法律条文智能助手-微调与部署.zip 1.23M

├──25-Dify构建Agent

| ├──day25.mp4 872.81M

| └──【课件】Agent 智能体应用(Dify构建Agent).zip 4.08M

├──26-LangGraph构建多智能体

| ├──day26.mp4 1.11G

| └──day26_LangGraph构建多智能体.zip 512.50kb

├──27-DeepSeek原理与应用

| ├──day27.mp4 1.10G

| └──day27_DeepSeek原理与应用.zip 1.04M

└──28-多模态大模型应用

| ├──day28.mp4 1.23G

| └──day28_多模态大模型应用.zip 5.78M

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