最新大规模预训练LLM模型部署与微调实战指南

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本课程是专为希望掌握大规模预训练模型部署与微调的专业人士设计。课程首先介绍了预训练模型的基础知识，如TRansformEr架构、多头注意力机制及词向量技术。随后深入讲解了LLaMA3模型的原理及其在部署中的实际应用。课程详细指导了从数据集准备到模型训练、推理及评估的每一个环节，特别关注LLaMA3模型的部署方法和利用LoRA及QLoRA技术进行微调的内容。此外，课程还涵盖了词向量基础、神经网络语言模型的原理以及基于不同模型的文本处理任务等内容。对于希望深入了解LLM模型的专业人士，这门课程提供了宝贵的实战经验和专业见解。通过参与本课程，学员将能够全面提升在AI领域的专业技能。

推荐观看的系列视频包括：词向量基础、神经网络语言模型的原理、预训练模型概述、Transformer架构的理解、多头注意力机制等。此外，还有关于LLaMA模型的部署和启动、API介绍、基于不同场景的模型训练与推理等内容。课程详细且系统，适合希望深入了解大规模预训练模型的专业人士。