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博学谷:AI大模型训练营1期,主流大模型通用解决方案 价值6999元

AI大模型训练营1期

本套课程博学谷:AI大模型训练营1期(70%主流大模型/通用型解决方案/8周即搞定),课程官方售价6999元,课程共35节,包含相关源码资源,共计43.65G。文章底部附下载地址。

 

AI大模型训练营课程视频截图

AI大模型训练营课程视频截图

课程文件目录:V-4800:黑马博学谷-AI大模型训练营1期 [43.65G]

1-1 开班仪式+python前置课程串讲.mp4

1-2 大模型前置知识.mp4

1-3 大模型前置知识.mp4

1-4 大模型基础知识.mp4

1-5 大模型主要类别架构.mp4

1-6 主流大模型介绍及大模型prompt-tuning方法入门.mp4

1-6 主流大模型介绍及大模型prompt-tuning方法入门2.mp4

1-7 主流大模型介绍及大模型prompt-tuning方法入门.mp4

1-8 大模型prompt-tuning方法进阶.mp4

1-9 大模型提示词工程应用.mp4

1-10 【项目1】金融行业动态风向评估.mp4

1-11 【项目1】金融行业动态风向评估.mp4

1-12 【项目2】电商领域虚拟试衣系统.mp4

1-13 【项目2】电商领域虚拟试衣系统.mp4

1-14 【项目3】物流行业信息咨询智能问答系统.mp4

1-15 【项目3】物流行业信息咨询智能问答系统.mp4

1-16 【项目3】物流行业信息咨询智能问答系统 2024.03.05.mp4

1-17 【项目3】物流行业信息咨询智能问答系统(2024.03.07).mp4

1-18 【项目4】大健康行业智能问诊系统(2024.03.10).mp4

1-19 20 【项目4】大健康行业智能问诊系统.mp4

1-21【项目5-1】新零售行业评价决策系统【基于bert+pet方式】.mp4

1-22【项目5-2】新零售行业评价决策系统【基于bert+p-tuning方式】.mp4

1-23【项目5-2】新零售行业评价决策系统【基于bert+p-tuning方式】.mp4

1-24 【项目6】新媒体行业评论智能分类与信息抽取系统.mp4

1-25 【项目6】新媒体行业评论智能分类与信息抽取系统.mp4

1-26 stable diffusion多模态大模型应用实战.mp4

1-27 stable diffusion多模态大模型应用实战.mp4

1-28 stable diffusion多模态大模型应用实战.mp4

1-29 stable diffusion多模态大模型应用实战.mp4

1-30 stable diffusion多模态大模型应用实战.mp4

1-31 文心一言& 百度千帆大模型平台.mp4

1-32 文心一言& 百度千帆大模型平台.mp4

1-33 讯飞星火大模型+星火微调平台应用.mp4

1-34 讯飞星火大模型+星火微调平台应用.mp4

1-35 综合项目与项目路演+【拓展】ai论文导读与论文撰写.mp4

直播资料

1月27日

00-深度学习简介.pdf

01-pytorch基本使用.pdf

1月30日

部分截图

ppl公式解析.png

神经网络语言模型介绍.png

项目开发人员配置.jpg

指标解析.png

代码

llm_base

__init__.py

bleu_demo.py

ppl_demo.py

rouge_demo.py

课件

01-llm基础知识.pdf

作业

作业.txt

大模型项目研发流程.pdf

2月1日

课件+预习

01-chatgpt模型原理介绍.pdf

02-llm主要架构介绍.pdf

2月20日

课件+预习

01-大模型prompt-tuning方法进阶.pdf

02-大模型提示工程指南.pdf

2月22日

chatglm-6b

examples

ad-writing-2.png

blog-outline.png

comments-writing.png

email-writing-1.png

email-writing-2.png

information-extraction.png

role-play.png

self-introduction.png

sport.png

tour-guide.png

improve

data_sample.jsonl

readme.md

limitations

factual_error.png

math_error.png

self-confusion_google.jpg

self-confusion_openai.jpg

self-confusion_tencent.jpg

ptuning

arguments.py

deepspeed.json

ds_train_finetune.sh

evaluate.sh

evaluate_finetune.sh

main.py

readme.md

readme_en.md

train.sh

train_chat.sh

trainer.py

trainer_seq2seq.py

web_demo.py

web_demo.sh

resources

cli-demo.png

english-q1-new.png

english-q1-old.png

english-q2-new.png

english-q2-old.png

english-q3-new.png

english-q3-old.png

english-q4-new.png

english-q4-old.png

visualglm.png

web-demo.gif

web-demo.png

webglm.jpg

wechat.jpg

wechat.md

thudm

chatglm-6b

chatglm-6b-int4

config.json

configuration_chatglm.py

ice_text.model

license

model_license

modeling_chatglm.py

pytorch_model.bin

quantization.py

quantization_kernels.c

quantization_kernels_parallel.c

readme.md

tokenization_chatglm.py

tokenizer_config.json

config.json

configuration_chatglm.py

ice_text.model

license

model_license

modeling_chatglm.py

pytorch_model.bin.index.json

pytorch_model-00001-of-00008.bin

pytorch_model-00002-of-00008.bin

pytorch_model-00003-of-00008.bin

pytorch_model-00004-of-00008.bin

pytorch_model-00005-of-00008.bin

pytorch_model-00006-of-00008.bin

pytorch_model-00007-of-00008.bin

pytorch_model-00008-of-00008.bin

quantization.py

readme.md

test_modeling_chatglm.py

tokenization_chatglm.py

tokenizer_config.json

api.py

cli_demo.py

cli_demo_vision.py

faq.md

license

model_license

project.md

readme.md

readme_en.md

requirements.txt

update.md

utils.py

web_demo.py

web_demo_old.py

web_demo_vision.py

web_demo2.py

01-大模型提示工程指南.pdf

02-金融行业动态方向评估项目.pdf

2月25日

代码

finance_classify.py

finance_ie.py

finance_text_matching.py

test.py

课件

02-金融行业动态方向评估项目介绍.pdf

03-llm实现金融文本文本分类.pdf

04-llm实现金融文本信息抽取.pdf

05-llm实现金融文本匹配.pdf

2月27日-虚拟试衣

01-讲义

01-虚拟试衣背景.pdf

02-阿里pai平台.pdf

03-阿里云注册及开通pai.pdf

04-pai_dsw的环境搭建.pdf

pai平台开通指南.pdf

人工智能平台pai使用指南.pdf

2月29日-虚拟试衣

01-讲义

04-pai_dsw的环境搭建.pdf

05-虚拟试衣实践.pdf

06-资源清理.pdf

2月3日

课件

01-llm主流开源大模型介绍.pdf

02-大模型prompt-tuning方法入门.pdf

3月10日

代码

gpt2_chatbot

config

config.json

data

data_preprocess

__init__.py

dataloader.py

dataset.py

preprocess.py

medical_train.pkl

medical_train.txt

medical_valid.pkl

medical_valid.txt

gpt2

generation_config.json

merges.txt

readme.md

tokenizer.json

vocab.json

other_data

闲聊语料.pkl

闲聊语料.txt

save_model

epoch97

config.json

pytorch_model.bin

save_model1

min_ppl_model_bj

config.json

generation_config.json

model.safetensors

templates

index.html

index1.html

vocab

vocab.txt

vocab2.txt

__init__.py

app.py

flask_predict.py

functions_tools.py

interact.py

parameter_config.py

readme

train.py

课件

基于gpt2搭建医疗问诊机器人.pdf

3月12日

代码

pet.zip

课件

01-新零售行业评价决策系统介绍.pdf

02-基于bert+pet方式文本分类介绍.pdf

03-基于bert+pet方式数据预处理介绍.pdf

04-基于bert+pet方式模型搭建.pdf

课前下载

bert-base-chinese

config.json

flax_model.msgpack

pytorch_model.bin

readme.md

tf_model.h5

tokenizer.json

tokenizer_config.json

vocab.txt

预训练模型

bert-base-chinese

config.json

tokenizer.json

3月14日

代码

pet.zip

03-基于bert+pet方式数据预处理介绍.pdf

3月17日

代码

p-tuning

checkpoints

model_old_best

config.json

generation_config.json

model.safetensors

pytorch_model.bin

special_tokens_map.json

tokenizer.json

tokenizer_config.json

vocab.txt

data

data_handle

__init__.py

data_loader.py

data_preprocess.py

dev.txt

train.txt

verbalizer.txt

utils

__init__.py

common_utils.py

metirc_utils.py

verbalizer.py

__init__.py

inference.py

ptune_config.py

train.py

课件

05-基于bert+p-tuning方式文本分类介绍.pdf

06-基于bert+p-tuning方式数据预处理介绍.pdf

07-基于bert+p-tuning方式文本分类模型搭建.pdf

3月19日

代码

ptune_chatglm

data

data_handle

__init__.py

data_loader.py

data_preprocess.py

dataset.jsonl

mixed_dev_dataset.jsonl

mixed_train_dataset.jsonl

utils

__init__.py

common_utils.py

__init__.py

glm_config.py

inference.py

train.py

课件

新媒体行业评论智能分类与信息抽取系统.pdf

3月21日

代码

ptune_chatglm

data

data_handle

__init__.py

data_loader.py

data_preprocess.py

dataset.jsonl

mixed_dev_dataset.jsonl

mixed_train_dataset.jsonl

utils

__init__.py

common_utils.py

__init__.py

glm_config.py

inference.py

train.py

课件

新媒体行业评论智能分类与信息抽取系统.pdf

趋动云使用《补充》.pdf

3月26日aigc

01-aigc 背景.pdf

02-图像生成方法.pdf

3月28日图像生成

03-stablediffusion详解.pdf

3月30号图像生成

03-stablediffusion详解.pdf

04-stablediffusion实践.pdf

3月3日

代码

project2

agents_module

demo_agent.py

chains_module

demo_use_llmchain.py

demo_use_simplechain.py

indexes_module

demo_dataloader.py

demo_retriver.py

demo_text_split.py

demo_vector.py

pku.txt

衣服属性.txt

memory_module

demo_memory.py

demo_message_dict.py

demo_up_memory.py

models_module

demo_chat_models.py

demo_embedding_models.py

demo_llms.py

prompts_module

demo_few_shot.py

demo_zero_shot.py

课件

01-langchain基础知识入门.pdf

02-基于langchain+chatglm-6b实现物流行业信息咨询.pdf

一定要下载的模型

m3e-base

1_pooling

config.json

config.json

gitattributes

model.safetensors

modules.json

pytorch_model.bin

readme.md

sentence_bert_config.json

special_tokens_map.json

tokenizer.json

tokenizer_config.json

vocab.txt

3月5日

代码

__pycache__

get_vector.cpython-310.pyc

get_vector.cpython-311.pyc

get_vector.cpython-38.pyc

model.cpython-310.pyc

model.cpython-311.pyc

model.cpython-38.pyc

faiss

camp

index.faiss

index.pkl

logistics

index.faiss

index.pkl

m3e-base

1_pooling

config.json

config.json

gitattributes

model.safetensors

modules.json

pytorch_model.bin

readme.md

sentence_bert_config.json

special_tokens_map.json

tokenizer.json

tokenizer_config.json

vocab.txt

get_vector.py

main.py

model.py

new_demo.py

test.py

物流信息.txt

课件

01-langchain基础知识入门.pdf

02-基于langchain+chatglm-6b实现物流行业信息咨询.pdf

3月7日

代码

gpt2_chatbot

config

config.json

data

data_preprocess

__init__.py

dataloader.py

dataset.py

preprocess.py

medical_train.txt

medical_valid.txt

gpt2

generation_config.json

merges.txt

readme.md

tokenizer.json

vocab.json

templates

index.html

vocab

vocab.txt

vocab2.txt

__init__.py

app.py

flask_predict.py

functions_tools.py

interact.py

parameter_config.py

pytorch_tools.py

readme

test.py

train.py

课件

基于gpt2搭建医疗问诊机器人.pdf

4月2号图像生成

img_plaidshirtprogrammer

00001-1894947284.png

00002-3614966928.png

00003-3286877001.png

00004-1166947288.png

00005-366234093.png

00006-4286819082.png

00007-4286819083.png

00008-4286819084.png

00009-4286819085.png

00010-4286819086.png

00011-4286819087.png

00012-4286819088.png

00013-4286819089.png

00014-4286819090.png

00015-4286819091.png

00016-4286819092.png

00017-4286819093.png

00018-4286819094.png

00019-4286819095.png

00020-4286819096.png

00021-4286819097.png

00022-4286819098.png

00023-4286819099.png

00024-4286819100.png

00025-4286819101.png

00026-4286819102.png

00027-4286819103.png

00028-4286819104.png

00029-4286819105.png

00030-4286819106.png

00031-4286819107.png

00032-4286819108.png

00033-4286819109.png

00034-4286819110.png

00035-4286819111.png

00036-4286819112.png

00037-4286819113.png

00038-4286819114.png

00039-4286819115.png

00040-4286819116.png

00041-4286819117.png

00042-4286819118.png

00043-4286819119.png

00044-4286819120.png

00045-4286819121.png

00046-4286819122.png

00047-4286819123.png

00048-4286819124.png

00049-4286819125.png

00050-4286819126.png

00051-4286819127.png

00052-4286819128.png

00053-4286819129.png

00054-4286819130.png

00055-3455426797.png

00056-3455426798.png

00057-3455426799.png

00058-3455426800.png

00059-3455426801.png

00060-3455426802.png

00061-3455426803.png

00062-3455426804.png

00063-3455426805.png

00064-3455426806.png

00065-3455426807.png

00066-3455426808.png

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00068-3455426810.png

00069-3455426811.png

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00071-3455426813.png

00072-3455426814.png

00073-3455426815.png

00074-3455426816.png

00075-3455426817.png

00076-3455426818.png

00077-3455426819.png

00078-3455426820.png

00079-3455426821.png

00080-3455426822.png

00081-3455426823.png

00082-3455426824.png

00083-3455426825.png

00084-3455426826.png

00085-3455426827.png

00086-3455426828.png

00087-3455426829.png

00088-3455426830.png

00089-3455426831.png

00090-3455426832.png

00091-3455426833.png

00092-3455426834.png

00093-3455426835.png

00094-3455426836.png

00095-3455426837.png

00096-3455426838.png

00097-3455426839.png

00098-3455426840.png

00099-3455426841.png

00100-3455426842.png

00101-3455426843.png

00102-3455426844.png

00103-3455426845.png

img-glasses

00061-4096775217.png

00061-4096775217.txt

00062-4096775218.png

00062-4096775218.txt

00063-4096775219.png

00063-4096775219.txt

00064-4096775220.png

00064-4096775220.txt

00065-4096775221.png

00065-4096775221.txt

00069-2356360196.png

00069-2356360196.txt

00070-2356360197.png

00070-2356360197.txt

00071-2356360198.png

00071-2356360198.txt

00072-2356360199.png

00072-2356360199.txt

00074-2356360201.png

00074-2356360201.txt

00076-2356360203.png

00076-2356360203.txt

00077-2356360204.png

00077-2356360204.txt

00078-2356360205.png

00078-2356360205.txt

00079-2356360206.png

00079-2356360206.txt

00081-2356360208.png

00081-2356360208.txt

00082-2356360209.png

00082-2356360209.txt

00083-2356360210.png

00083-2356360210.txt

00084-2356360211.png

00084-2356360211.txt

00086-2356360213.png

00086-2356360213.txt

00088-2356360215.png

weights

glass.safetensors

model-plaidshirtprogrammer.ckpt

05-腾讯云ai绘画.pdf

aigc_demo_origin.zip

4月7日-文心一言和千帆大模型

01-文心一言的使用.zip

02-千帆大模型简介.pdf

03-千帆大模型的使用.zip

sample-text-dialog-unsort-jsonl.zip

清洗emoji数据的demo数据集.zip

4月9日-星火大模型

translate_in_many_style.zip

星火大模型(博学谷).pdf

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