Llama3大模型原理代码精讲与部署微调评估实战

恒哥

适合人群:
希望学习llama3大模型原理、代码和部署、微调、评估的学员

你将会学到:
学习LLAMA3模型的架构和原理、模型代码实现以及部署、微调、评估实战

课程简介:
本课程首先讲述了有关Transformer和大语言模型(LLM)的关键前置知识, 包括注意力机制、多头注意力、编码器-解码器结构等Transformer原理, 以及LLM的文本生成和LLM微调技术原理。

在此基础上, 重点介绍了Llama 3模型的进化历程、技术原理和代码实现。其中涉及RMSNorm归一化、SwiGLU激活函数、RoPE位置编码、GQA注意力和KVCache等关键技术。通过代码解析, 深入剖析了Llama 3的架构设计和代码实现。

在实践部分, 课程还介绍了如何在阿里云使用Ollama和vLLM部署Llama 3模型, 以及使用llama_factory工具进行基于LoRA和QLoRA的llama3 8B大模型微调。项目实战环节则提供了从准备数据集到训练、推理、评估的全流程指导, 聚焦中文增强和医疗问答两大应用方向。

这是一门内容全面、理论实践并重的大模型课程。不仅系统讲解了LLM和Llama 3的技术原理, 还通过代码解析和实战项目深度剖析了相关技术在工程落地中的关键环节, 有助于学员全面掌握大模型相关知识和动手实战能力。

课程目录:
01、课程介绍.mp4
02、注意力机制.mp4
03、自注意力机制.mp4
04、Transformer的架构概述.mp4
05、Transformer Encoder的多头注意力.mp4
06、Transformer Encoder的位置编码.mp4
07、Transformer 残差链接、LayerNorm、FFN.mp4
08、Transformer Decoder.mp4
09、Transformer 训练及性能.mp4
10、Transformer机器翻译工作流程.mp4
11、Transformer的Encoder代码解读.mp4
12、Transformer的Decoder代码解读.mp4
13、Transformer的超参设置代码解读.mp4
14、Transformer的训练示例（人为随机数据）代码解读.mp4
15、Transformer的训练示例(德语-英语机器翻译)代码解.mp4
16、结合中文注释代码深入解读1.mp4
17、结合中文注释代码深入解读2.mp4
18、LLM推理方式.mp4
19、文本生成模式.mp4
20、文本生成策略.mp4
21、Token和分词器.mp4
22、文本生成过程.mp4
23、prefill和解码阶段.mp4
24、llama3文本生成过程.mp4
25、文本生成时的QKV含义.mp4
26、大模型开发阶段划分.mp4
27、SFT微调.mp4
28、微调方法(全参、冻结参数、LoRA、QLoRA).mp4
29、LoRA微调.mp4
30、QLoRA微调.mp4
31、llama模型进化史.mp4
32、llama3模型类型.mp4
33、llama大模型生态.mp4
34、llama3模型架构.mp4
35、RMSNorm归一化.mp4
36、SwiGLU激活函数.mp4
37、RoPE旋转位置编码.mp4
38、GQA分组查询注意力.mp4
39、KVCache.mp4
40、各文件功能.mp4
41、completion和chat应用脚本代码解析.mp4
42、generation.py代码解析.mp4
43、model.py代码解析.mp4
44、tokenizer.py代码解析.mp4
45、RMSNorm代码解析.mp4
46、SwiGLU代码解析.mp4
47、GQA代码解析.mp4
48、RoPE代码解析.mp4
49、KVCache代码解析.mp4
50、阿里云实例创建.mp4
51、ollama介绍.mp4
52、ollama安装.mp4
53、llama3推理.mp4
54、vLLM部署llama3.mp4
55、llama_factory介绍.mp4
56、llama_factory安装及llama3模型下载.mp4
57、LoRA微调训练.mp4
58、llama3中文增强大模型推理.mp4
59、llama3中文增强大模型评估.mp4
60、lora文件合并.mp4
61、数据集准备.mp4
62、lora 微调.mp4
63、llama3医疗问答大模型推理.mp4
64、qlora微调 .mp4
65、qlora微调的医疗问答大模型推理.mp4
课件资料


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rail0039

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1611765574

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沐秋烟

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song19891121

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TomClancy

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Chris_Chen

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