聚客大模型三期2025

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5,542 领取 · 7,301 收藏更新于 2026年9月20日

人工智能与深度学习

这份资料来自网络整理2026年的付费VIP课，内容以视频为主，对应《聚客大模型三期2025》。官网需要单独购买，有集上可以免费领取。

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课程目录

04_Embedding基础
day08_Embedding 与向量数据库
【录播】Embedding 与向量数据库
day8-demo
【MD】Embedding 与向量数据库.md
【课件】Embedding 与向量数据库
【语雀】Embedding 与向量数据库.txt
【资料】Embedding 与向量数据库
09_Hugging Face
day_15Hugging Face 模型微调训练（如何处理超长文本训练问题）
【录播】Hugging Face 模型微调训练（如何处理超长文本训练问题）
model
【资料】Hugging Face 模型微调训练（如何处理超长文本训练问题）
【课件】Hugging Face 模型微调训练（如何处理超长文本训练问题）
demo_15
day_13Hugging Face 核心组件介绍
【资料】Hugging Face 核心组件介绍
【课件】Hugging Face 核心组件介绍
demo_13
【录播】Hugging Face 核心组件介绍
day_14Hugging Face 模型微调训练（基于 BERT 的中文评价情感分析）
【录播】Hugging Face 模型微调训练（基于 BERT 的中文评价情感分析）
demo_14
【课件】Hugging Face 模型微调训练（基于 BERT 的中文评价情感分析）
【资料】Hugging Face 模型微调训练（基于 BERT 的中文评价情感分析）
day_16Hugging Face 模型微调训练（GPT2-中文生成模型定制化微调训练）
gpt2-chinese模型
【资料】Hugging Face 模型微调训练（GPT2-中文生成模型定制化微调训练）
demo_16
【课件】Hugging Face 模型微调训练（GPT2-中文生成模型定制化微调训练）
【录播】Hugging Face 模型微调训练（GPT2-中文生成模型定制化微调训练）
13_llamaindex
day_25llamaindex实战（使用llamaindex构建自己的知识库）
【课件】llamaindex实战（使用llamaindex构建自己的知识库）
【录播】llamaindex实战（使用llamaindex构建自己的知识库）
demo_25
【资料】llamaindex实战（使用llamaindex构建自己的知识库）
day_24Llama_Index（核心组件介绍）
demo_24
llama_index0.8.3
【资料】Llama_Index（核心组件介绍）
【课件】Llama_Index（核心组件介绍）
【录播】Llama_Index（核心组件介绍）
00_Python基础
1-初始Python
3-macOS环境安装
8-Python文档化应用场景
17-爬虫（4）
7-Python工程应用-字符串
16-爬虫（3）
4-VSCode安装与应用
19.dotenv使用
14-爬虫（1）
13-文件IO
12-JSON应用
6-pip包管理工具
20.FastAPI的使用
10-字符编码的处理
9-如何使用注解
18-字符串处理
5-PyCharn安装与应用
11-Python程序调式和异常处理技巧
2-Windows环境安装
15-爬虫（2）
08_LangGraph
day12_LangGraph
15 项目实战（聚客一和二期)
day_27基于本地大模型的在线心理问诊系统（训练篇）
【录播】基于本地大模型的在线心理问诊系统（训练篇01）
demo_27
【资料】xtuner微调大模型教程
【课件】基于本地大模型的在线心理问诊系统（训练篇）
data
day_28基于本地大模型的在线心理问诊系统（训练篇）
llamafactory数据集转换代码
data_utils.py
xtuner环境
requirements.txt
data
llama_factory_data
output_conversations.csv
xtuner_data
xtuner模型训练配置文件
internlm2_5_chat_7b_qlora_oasst1_e3.py
qwen1_5_1_8b_chat_qlora_alpaca_e3.py
【录播】基于本地大模型的在线心理问诊系统（训练篇02）
day_31基于RAG的线上智能客服系统（部署篇）
lora模型
Qwen2.5-3B-Instruct-lora
【课件】基于RAG的线上智能客服系统（部署篇）
【录播】基于RAG的线上智能客服系统（部署篇）
【资料】OpenCompass文档.md
demo_31
day_32基于pytorch的语音识别与语音唤醒
rag.py
【课件】扩展项目（基于pytorch实现的语音识别）
【录播】扩展项目（基于pytorch的语音识别与语音唤醒）
demo_32
day33_RAG项目实战（使用llamaindex构建自己的知识库）
【资料】RAG项目实战（使用llamaindex构建自己的知识库）
【录播】RAG项目实战（使用llamaindex构建自己的知识库）
RAG_项目源码
【课件】RAG项目实战（使用llamaindex构建自己的知识库）
day34_视觉项目实战（基于yolo的骨龄识别项目_01）
【资料】YOLOv5目标侦测教程
【课件】视觉项目实战（基于yolo的骨龄识别项目_01）
【录播】视觉项目实战（基于yolo的骨龄识别项目_01）
yolov5-master
day35_视觉项目实战（基于yolo的骨龄识别项目_02）
【课件】视觉项目实战（基于yolo的骨龄识别项目_02）
【录播】视觉项目实战（基于yolo的骨龄识别项目_02）
day_30基于RAG的线上智能客服系统（微调篇）
data
【录播】基于RAG的线上智能客服系统（微调篇）
【课件】基于RAG的线上智能客服系统（微调篇）
demo_30
day_29基于本地大模型的在线心理问诊系统(部署篇)
项目模型
Qwen1.5-1.8B-Chat_cusm
merges.txt
added_tokens.json
config.json
special_tokens_map.json
generation_config.json
tokenizer_config.json
model.safetensors
vocab.json
tokenizer.json
trainer_log.jsonl
【录播】基于本地大模型的在线心理问诊系统(部署篇)
【课件】基于本地大模型的在线心理问诊系统（部署篇）
【资料】基于本地大模型的在线心理问诊系统（部署篇）
06_LangChain进阶
day10_自定义组件专题
【录播】自定义组件专题
【资料】自定义组件专题
【MD】自定义组件专题.md
【语雀】自定义组件专题.txt
day10-demo
【课件】自定义组件专题
02_Prompt基础
day04_Prompt Engineering 提示词工程
【MD】Prompt Engineering 提示词工程.md
【资料】Prompt Engineering 提示词工程
ChatGPT提示技巧工程完全指南
DALL-E-3绘图提示词大全
【录播】Prompt Engineering 提示词工程
day4-demo
【课件】Prompt Engineering 提示词工程
【语雀】Prompt Engineering 提示词工程.txt
实用Prompt指令大全.xlsx
14_AutoGen Studio
day_26AutoGen Studio调用本地大模型实现多Agent应用
【课件】AutoGen Studio入门使用
【资料】AutoGen Studio入门使用
【录播】AutoGen Studio调用本地大模型实现多Agent应用
05_Rag基础
day09_RAG 专题
day9-demo
【语雀】RAG 专题.txt
【MD】RAG 专题.md
【录播】RAG 专题
【课件】RAG 专题
【资料】RAG 专题
12_多模态
day_23多模态（多模态大模型的概念与本地部署调用）
【课件】多模态（多模态大模型的概念与本地部署调用）
文生视频效果
【资料】多模态（多模态大模型的概念与本地部署调用）
【录播】多模态大模型的概念与本地部署调用
16_项目实战（聚客第三期_最新）
day14_LLaMA-Factory模型评估与QLora微调
【课件】LLama-Factory模型评估与QLora微调
【录播】LLama-Factory模型评估与QLora微调
AI技术路线
【资料】LLama-Factory模型评估
day09_远程GPU服务器
代码与资料
模型推理代码
detect02.py
detect.py
GPT2训练日志及权重
output.log
net.pt
GPU服务器配置与使用
1月8日
day25_deep-seek与多卡训练
课堂笔记
【课件】deepseek与分布式训练
【录播】deep_seek与多卡训练
1_开班典礼-241216
2024-12-16 开班典礼
day18_LMDeploy部署大模型
demo_18
test02.py
test01.py
【资料】LMDeploy部署大模型
【录播】LMDeploy部署大模型
day17_Xtuner微调大模型
xtuner微调配置文件
qwen1_5_1_8b_chat_qlora_alpaca_e3.py
xtuner数据集转换代码
data
target_data.json
ruozhiba_qaswift.json
data_utils.py
【录播】Xtuner微调大模型（QLora与Lora）
【资料】xtuner微调大模型教程
3_LangChain
【录播】llama3大模型本地调用
【课件】llama3大模型本地调用
day23_AutoGen_Studio搭建多智能体应用
图像资料
【课件】AutoGen_Studio搭建多智能体应用
【录播】AutoGen_Studio搭建多智能体应用
【资料】AutoGen_Studio搭建多智能体应用
day24_多模态大模型
笔记
【资料】多模态（多模态大模型的概念与本地部署调用）
【课件】多模态（多模态大模型的概念与本地部署调用）
【录播】多模态大模型的概念与本地部署调用
day29_基于RAG的法律条文助手（实现篇）
项目源码
【课件】基于RAG的法律条文智能助手（实现篇）
【录播】基于RAG的法律条文智能助手【实现篇】
day21_llama-index入门实操
【录播】Llama_index入门实操
【课件】Llama_index入门实操
day05_基于 BERT 的中文评价情感分析
【录播】基于 BERT 的中文评价情感分析
【资料】Hugging Face 模型微调训练（基于 BERT 的中文评价情感分析）
【课件】Hugging Face 模型微调训练（基于 BERT 的中文评价情感分析）
day16_Qwen模型打包部署（HF转GGUF&ollama+open_webui部署）
【录播】Qwen模型打包部署（HF转GGUF&ollama+open_webui部署）
【课件】Qwen模型打包部署（Lora模型合并&转GGUF模型部署）
Qwen1___5-1___8B-Chat-merged-q8.gguf
【资料】Qwen模型打包部署（Lora模型合并&转GGUF模型部署）
day12_Lora模型合并与推理测试
data
ruozhiba_qaswift.json
【录播】Lora模型合并与推理测试
day08_GPT2-中文生成模型定制化微调训练
【录播】GPT2-中文生成模型定制化微调训练
【课件】Hugging Face 模型微调训练（GPT2-中文生成模型定制化微调训练）
gpt2-chinese模型
day20_llama-index核心组件
demo_20
data
README_zh-CN.md
pdf内容研报
requirements.txt
test01.py
test02.py
【录播】Llama_Index核心组件介绍
【资料】Llama_Index（核心组件介绍）
【课件】Llama_Index（核心组件介绍）
day04_Hugging Face 核心组件介绍
【课件】Hugging Face 核心组件介绍
【录播】Hugging Face 核心组件介绍
【资料】Hugging Face 核心组件介绍
day26_基于本地大模型的AI试题系统（方案篇）
数据
2023年高考生物选择题专练(8套)含答案及解析.docx
2020年高考生物选择题专项训练11-15套Word版含答案及解析.docx
高考生物常识选择题单选题100道及答案.docx
2020年高考生物选择题专项训练20套附答案及解析.docx
数据示例.xls
2022年高考生物选择题专项训练(共6份).docx
【录播】基于本地大模型的AI试题系统（方案篇）
day07_如何处理超长文本训练问题
model
【课件】Hugging Face 模型微调训练（如何处理超长文本训练问题）
【录播】如何处理超长文本训练问题
day27_基于本地大模型的AI试题系统（实现篇）
Lora模型与训练日志
转换后的训练集与测试集
test.json
train.json
标注后的数据
高考生物选择题01.csv
高考生物选择题02.csv
数据转换代码
data_utils.py
test_data.py
【录播】基于本地大模型的AI试题系统（实现篇）
day28_基于RAG的法律条文智能助手（方案篇）
llama_factory对话模板导出
mytest.py
RAG知识库数据获取
data_test01.py
data_test02.py
模型微调数据集
train_data.json
【课件】基于RAG的法律条文智能助手（方案篇）
【录播】基于RAG的法律条文智能助手【方案篇】
day30_基于pytorch的语音唤醒系统
项目源码
【录播】扩展项目（基于pytorch的语音唤醒系统）
【课件】扩展项目（基于pytorch实现的语音识别）
day15_Qwen模型打包部署（Lora模型合并&转GGUF模型部署）
【录播】HF模型转GGUF以及使用ollama部署
【资料】Qwen模型打包部署（Lora模型合并&转GGUF模型部署）
【课件】Qwen模型打包部署（Lora模型合并&转GGUF模型部署）
day06_自定义vocab
【课件】Hugging Face 模型微调训练（自定义vocab）
【录播】自定义vocab
day19_OpenCompass大模型评估
如果OpenCompassData-core-20240207.zip压缩包下载解压有问题就用当前目录对应的解压包
OpenCompassData-core-20240207
【录播】OpenCompass大模型评估
【资料】OpenCompass模型评估
【课件】OpenCompass模型评估
day11_Llama3.2模型微调
【课件】LLaMa3微调（使用 LLaMA-Factory 微调 LLaMA3）
【录播】llama3.2模型微调
data
【资料】LLaMa3微调（使用 LLaMA-Factory 微调 LLaMA3）
day22_llama-index实现RAG
【课件】Llama_index实现RAG
【录播】llama-index实现RAG
2_RAG-Embedding-Vector
向量数据库和RAG高级进阶
day01
Python语法入门教程.md
RAG搭建流程和文本向量
day13_LLaMA-Factory模型导出量化
demo_13
data
test01.py
【资料】LLaMa3导出量化（LLaMA-Factory模型导出量化）
【课件】LLaMa3导出量化（LLaMA-Factory模型导出量化）
【录播】LLaMA-Factory模型导出量化
07_langChain和RAG实战
day11_基于LangChain和RAG的常用案例实战
【语雀】基于LangChain和RAG的常用案例实战.txt
【资料】基于LangChain和RAG的常用案例实战
day11-demo
【录播】基于LangChain和RAG的常用案例实战
【课件】基于LangChain和RAG的常用案例实战
【MD】基于LangChain和RAG的常用案例实战.md
其他赠送大礼包-非机构课程
LLMs大模型拆解版本（92个文件）
75-GPT 经验篇
31-大模型（LLMs）推理面
25-Graph RAG 面 — 一种基于知识图谱的大模型检索增强实现策略
33-增量预训练（Pretrain）样本拼接篇
84-大模型（LLMs）软硬件配置面
73-百川智能baichuan7B、13B、53B、baichuan2 总结篇
16-LLM文档对话 —— pdf解析关键问题
36-大模型（LLMs）强化学习面
34-基于lora的llama2二次预训练
90-命名实体识别常见面试篇
70-大模型的幻觉问题篇
44-大模型（LLMs）分布式训练面
47-图解分布式训练（三） —— nn.parallel.DistributedDataParallel
3-LLMs 激活函数篇
2-Layer normalization 篇
23-大模型（LLMs）RAG —— 关键痛点及对应解决方案
65-LLM（大语言模型）部署加速方法——Faster Transformer篇
88-文本分类常见面试篇
58-怎么让英文大语言模型支持中文？（一） —— 构建中文tokenization
5-transformers 操作篇
56-LLMs 位置编码篇
61-大模型（LLMs）加速篇
22-检索增强生成(RAG) 优化策略篇
78-小样本提示学习篇
17-大模型（LLMs）RAG 版面分析——表格识别方法篇
50-图解分布式训练（六）—— Pytorch的 DeepSpeed 详细解析
43-显存优化策略篇
53-大模型分布式训练故障恢复篇
68-SwiftInfer —— 大模型无限流式输入推理飙升46%，打破多轮对话长度限制
64-大模型推理加速工具 —— vLLM
85-Token及模型参数准备篇
21-RAG（Retrieval-Augmented Generation）评测面
LLMs大模型面试问题和答案97页
66-纯Python超轻量高性能LLM推理框架 —— LightLLM
62-LLMs 推理性能面
82-LLMs 浮点数篇
83-自定义 CUDA 函数的轻量级包装器 —— bitsandbytes篇
51-图解分布式训练（七）—— accelerate 分布式训练详细解析
79-LLMs 测试集中数据泄露问题篇
67-LLM推理技术之StreamingLLM：如何拥有无限长生成能力
13-基于langchain RAG问答应用实战
54-pytorch 分布式计算坑-bug 梳理篇
32-大模型（LLMs）增量预训练篇
59-怎么让英文大语言模型支持中文？（二） —— 继续预训练篇
9-大模型（LLMs）微调面
29-LoRA 系列篇
39-强化学习在自然语言处理下的应用篇
60-怎么让英文大语言模型支持中文？（三） —— 对预训练模型进行指令微调
80-MOE（Mixture-of-Experts）篇
41-大模型（LLMs）LLM生成SFT数据方法面
57-LLMs Tokenizer 篇
6-LLMs 损失函数篇
46-图解分布式训练（二） —— nn.DataParallel篇
14-基于LLM+向量库的文档对话经验面
30-如何使用 PEFT库中 LoRA？
27-适配器微调（Adapter-tuning）篇
7-相似度函数篇
26-大模型（LLMs）参数高效微调(PEFT) 面
55-大模型（LLMs）agent 面
12-多轮对话中让AI保持长期记忆的8种优化方式篇
40-大模型（LLMs）训练集面
69-大模型幻觉（LLM Hallucination）面
11-大模型（LLMs）langchain 面
38-大模型（LLMs）强化学习—— PPO 面
1-大模型（LLMs）基础面
37-大模型（LLMs）强化学习——RLHF及其变种面
91-向量检索常见面试篇
24-大模型（LLMs）RAG 优化策略 —— RAG-Fusion篇
86-多模态常见面试篇
72-LLMs 对比篇
4-Attention 升级面
35-大模型（LLMs）评测面
15-大模型 RAG 经验面
63-LLM（大语言模型）部署加速方法——PagedAttention篇
52-图解分布式训练（八）—— ZeRO 学习
74-LLaMA 常见面试题篇
19-大模型外挂知识库优化——如何利用大模型辅助召回？
10-LLMs 训练经验帖
49-图解分布式训练（五） —— AMP混合精度训练详细解析
48-图解分布式训练（四） —— torch.multiprocessing 详细解析
42-大模型（LLMs）显存问题面
89-文本摘要常见面试篇
87-NLP Trick 篇
81-大模型蒸馏篇
18-大模型（LLMs）RAG 版面分析——文本分块面
71-如何缓解大模型幻觉？
92-LLMs 其他 Trick
45-图解分布式训练（一） —— 流水线并行（Pipeline Parallelism）
76-思维链 Chain-of-Thought（COT）
8-大模型（LLMs）进阶面
77-思维链 Chain-of-Thought（COT）变体篇
20-大模型外挂知识库优化——负样本样本挖掘篇
28-提示学习（Prompting）篇
面试八股文
大模型常见面试题及解答2
大模型常考面试题总结（含答案）
大模型常见面试题3
从零开始大模型开发与微调基于PyTorch与ChatGLM
大模型 LLM 最全八股和答案
大模型落地应用案例集
大模型LLMS
AI大模型面试题(102)
大模型岗位面试全纪录
大模型校招面试题
LLMs大模型面试问题和答案（97）
大模型常见面试题及解答1
IntroductionLLM-大模型从理论到实践-电子书
大规模语言模型：从理论到实践课件
人工智能：现代方法（第4版）（上下册）
大规模语言模型：从理论到实践
03_LangChain基础
day06_LangChain Chat Model
【录播】LangChain Chat Model
redis-3.2.100_x64
【语雀】LangChain Chat Model.txt
【课件】LangChain Chat Model
vs_BuildTools.exe
RedisDesktopManager-2022.5
【资料】LangChain Chat Model
【MD】LangChain Chat Model.md
day6-demo
day07_LangChain Tools & Agent
【资料】LangChain Tools & Agent
day7-demo
【录播】LangChain Tools & Agent
【课件】LangChain Tools & Agent
【MD】LangChain Tools & Agent.md
【语雀】LangChain Tools & Agent.txt
day05_LangChain 基础
【课件】LangChain 基础
【资料】LangChain 基础
【MD】LangChain 基础.md
【录播】LangChain 基础
day5-demo
【语雀】LangChain 基础.txt
11_Llama3
day_22LLaMa3打包部署（大模型转换为 GGUF 以及使用 ollama 运行）
【课件】LLaMa3打包部署（大模型转换为 GGUF 以及使用 ollama 运行）
【资料】LLaMa3打包部署（大模型转换为 GGUF 以及使用 ollama 运行）
【录播】LLaMa3打包部署（大模型转换为 GGUF 以及使用 ollama 运行）
day_18Llama3大模型本地部署与调用
【录播】Llama3大模型本地部署与调用
【资料】Llama3大模型本地部署与调用
【资料】Llama3大模型本地部署与调用(1)
demo_18
【课件】llama3大模型本地部署与调用
day_20LLaMa3打包部署教程 (Lora 微调与模型合并）
【课件】LLaMa3打包部署（Lora微调与模型合并部署）
demo_20
【录播】LLaMa3打包部署教程 (Lora 微调与模型合并)
【资料】LLaMa3 打包部署教程 (Lora 微调与模型合并部署)
day_19LLaMa3微调_使用 LLaMA-Factory微调Llama3
【录播】LLaMA_Factory微调Llama3
data
demo_19
【资料】LLaMa3微调（使用 LLaMA-Factory 微调 LLaMA3）
【课件】LLaMa3微调（使用 LLaMA-Factory 微调 LLaMA3）
day_21LLaMa3打包部署（LLaMA-Factory模型评估与量化）
【资料】LLaMa3打包部署（LLaMA-Factory模型评估与量化）
【录播】LLaMa3打包部署（LLaMA-Factory模型评估与量化）
【课件】LLaMa3打包部署（LLaMA-Factory模型评估与量化）
Lora微调权重（Llama-3-8B-Instruct）
01_AI及LLM基础
day01_AI领域基础概念
OpenAI.apifox.json
【语雀】AI 领域基础概念.txt
day1-demo
【MD】AI 领域基础概念.md
【录播】AI 领域基础概念
【课件】AI 领域基础概念
OpenAI-HK 操作指南
【资料】AI 领域基础概念
day03_支持多模态输入的 AI Chatbot App
【资料】支持多模态输入的 AI Chatbot App
【课件】支持多模态输入的 AI Chatbot App
【语雀】支持多模态输入的 AI Chatbot App.txt
【录播】支持多模态输入的 AI Chatbot App
day3-demo
【MD】支持多模态输入的 AI Chatbot App.md
day02_OpenAI 开发
day2-demo
【课件】OpenAI 开发
【语雀】OpenAI 开发.txt
【MD】OpenAI 开发.md
【录播】OpenAI 开发
【资料】OpenAI 开发
10_modelScope
day_17ModeScope在线训练平台&服务器选配训练模型
【课件】ModeScope在线训练平台&服务器选配训练模型
【录播】ModeScope在线训练平台&服务器选配训练模型
demo_17
【资料】ModeScope在线训练平台&服务器选配训练模型
AI大模型学习路径
大神指南.docx

包含内容

· 04_Embedding基础
· day08_Embedding 与向量数据库
· 【录播】Embedding 与向量数据库
· day8-demo
· 【MD】Embedding 与向量数据库.md
· 【课件】Embedding 与向量数据库
· 【语雀】Embedding 与向量数据库.txt
· 【资料】Embedding 与向量数据库

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Jason

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04_Embedding基础
day08_Embedding 与向量数据库
【录播】Embedding 与向量数据库
day8-demo
【MD】Embedding 与向量数据库.md
【课件】Embedding 与向量数据库
【语雀】Embedding 与向量数据库.txt
【资料】Embedding 与向量数据库
09_Hugging Face
day_15Hugging Face 模型微调训练（如何处理超长文本训练问题）
【录播】Hugging Face 模型微调训练（如何处理超长文本训练问题）
model
【资料】Hugging Face 模型微调训练（如何处理超长文本训练问题）
【课件】Hugging Face 模型微调训练（如何处理超长文本训练问题）
demo_15
day_13Hugging Face 核心组件介绍
【资料】Hugging Face 核心组件介绍
【课件】Hugging Face 核心组件介绍
demo_13
【录播】Hugging Face 核心组件介绍
day_14Hugging Face 模型微调训练（基于 BERT 的中文评价情感分析）
【录播】Hugging Face 模型微调训练（基于 BERT 的中文评价情感分析）
demo_14
【课件】Hugging Face 模型微调训练（基于 BERT 的中文评价情感分析）
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day_16Hugging Face 模型微调训练（GPT2-中文生成模型定制化微调训练）
gpt2-chinese模型
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demo_16
【课件】Hugging Face 模型微调训练（GPT2-中文生成模型定制化微调训练）
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13_llamaindex
day_25llamaindex实战（使用llamaindex构建自己的知识库）
【课件】llamaindex实战（使用llamaindex构建自己的知识库）
【录播】llamaindex实战（使用llamaindex构建自己的知识库）
demo_25
【资料】llamaindex实战（使用llamaindex构建自己的知识库）
day_24Llama_Index（核心组件介绍）
demo_24
llama_index0.8.3
【资料】Llama_Index（核心组件介绍）
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【录播】Llama_Index（核心组件介绍）
00_Python基础
1-初始Python
3-macOS环境安装
8-Python文档化应用场景
17-爬虫（4）
7-Python工程应用-字符串
16-爬虫（3）
4-VSCode安装与应用
19.dotenv使用
14-爬虫（1）
13-文件IO
12-JSON应用
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20.FastAPI的使用
10-字符编码的处理
9-如何使用注解
18-字符串处理
5-PyCharn安装与应用
11-Python程序调式和异常处理技巧
2-Windows环境安装
15-爬虫（2）
08_LangGraph
day12_LangGraph
15 项目实战（聚客一和二期)
day_27基于本地大模型的在线心理问诊系统（训练篇）
【录播】基于本地大模型的在线心理问诊系统（训练篇01）
demo_27
【资料】xtuner微调大模型教程
【课件】基于本地大模型的在线心理问诊系统（训练篇）
data
day_28基于本地大模型的在线心理问诊系统（训练篇）
llamafactory数据集转换代码
data_utils.py
xtuner环境
requirements.txt
data
llama_factory_data
output_conversations.csv
xtuner_data
xtuner模型训练配置文件
internlm2_5_chat_7b_qlora_oasst1_e3.py
qwen1_5_1_8b_chat_qlora_alpaca_e3.py
【录播】基于本地大模型的在线心理问诊系统（训练篇02）
day_31基于RAG的线上智能客服系统（部署篇）
lora模型
Qwen2.5-3B-Instruct-lora
【课件】基于RAG的线上智能客服系统（部署篇）
【录播】基于RAG的线上智能客服系统（部署篇）
【资料】OpenCompass文档.md
demo_31
day_32基于pytorch的语音识别与语音唤醒
rag.py
【课件】扩展项目（基于pytorch实现的语音识别）
【录播】扩展项目（基于pytorch的语音识别与语音唤醒）
demo_32
day33_RAG项目实战（使用llamaindex构建自己的知识库）
【资料】RAG项目实战（使用llamaindex构建自己的知识库）
【录播】RAG项目实战（使用llamaindex构建自己的知识库）
RAG_项目源码
【课件】RAG项目实战（使用llamaindex构建自己的知识库）
day34_视觉项目实战（基于yolo的骨龄识别项目_01）
【资料】YOLOv5目标侦测教程
【课件】视觉项目实战（基于yolo的骨龄识别项目_01）
【录播】视觉项目实战（基于yolo的骨龄识别项目_01）
yolov5-master
day35_视觉项目实战（基于yolo的骨龄识别项目_02）
【课件】视觉项目实战（基于yolo的骨龄识别项目_02）
【录播】视觉项目实战（基于yolo的骨龄识别项目_02）
day_30基于RAG的线上智能客服系统（微调篇）
data
【录播】基于RAG的线上智能客服系统（微调篇）
【课件】基于RAG的线上智能客服系统（微调篇）
demo_30
day_29基于本地大模型的在线心理问诊系统(部署篇)
项目模型
Qwen1.5-1.8B-Chat_cusm
merges.txt
added_tokens.json
config.json
special_tokens_map.json
generation_config.json
tokenizer_config.json
model.safetensors
vocab.json
tokenizer.json
trainer_log.jsonl
【录播】基于本地大模型的在线心理问诊系统(部署篇)
【课件】基于本地大模型的在线心理问诊系统（部署篇）
【资料】基于本地大模型的在线心理问诊系统（部署篇）
06_LangChain进阶
day10_自定义组件专题
【录播】自定义组件专题
【资料】自定义组件专题
【MD】自定义组件专题.md
【语雀】自定义组件专题.txt
day10-demo
【课件】自定义组件专题
02_Prompt基础
day04_Prompt Engineering 提示词工程
【MD】Prompt Engineering 提示词工程.md
【资料】Prompt Engineering 提示词工程
ChatGPT提示技巧工程完全指南
DALL-E-3绘图提示词大全
【录播】Prompt Engineering 提示词工程
day4-demo
【课件】Prompt Engineering 提示词工程
【语雀】Prompt Engineering 提示词工程.txt
实用Prompt指令大全.xlsx
14_AutoGen Studio
day_26AutoGen Studio调用本地大模型实现多Agent应用
【课件】AutoGen Studio入门使用
【资料】AutoGen Studio入门使用
【录播】AutoGen Studio调用本地大模型实现多Agent应用
05_Rag基础
day09_RAG 专题
day9-demo
【语雀】RAG 专题.txt
【MD】RAG 专题.md
【录播】RAG 专题
【课件】RAG 专题
【资料】RAG 专题
12_多模态
day_23多模态（多模态大模型的概念与本地部署调用）
【课件】多模态（多模态大模型的概念与本地部署调用）
文生视频效果
【资料】多模态（多模态大模型的概念与本地部署调用）
【录播】多模态大模型的概念与本地部署调用
16_项目实战（聚客第三期_最新）
day14_LLaMA-Factory模型评估与QLora微调
【课件】LLama-Factory模型评估与QLora微调
【录播】LLama-Factory模型评估与QLora微调
AI技术路线
【资料】LLama-Factory模型评估
day09_远程GPU服务器
代码与资料
模型推理代码
detect02.py
detect.py
GPT2训练日志及权重
output.log
net.pt
GPU服务器配置与使用
1月8日
day25_deep-seek与多卡训练
课堂笔记
【课件】deepseek与分布式训练
【录播】deep_seek与多卡训练
1_开班典礼-241216
2024-12-16 开班典礼
day18_LMDeploy部署大模型
demo_18
test02.py
test01.py
【资料】LMDeploy部署大模型
【录播】LMDeploy部署大模型
day17_Xtuner微调大模型
xtuner微调配置文件
qwen1_5_1_8b_chat_qlora_alpaca_e3.py
xtuner数据集转换代码
data
target_data.json
ruozhiba_qaswift.json
data_utils.py
【录播】Xtuner微调大模型（QLora与Lora）
【资料】xtuner微调大模型教程
3_LangChain
【录播】llama3大模型本地调用
【课件】llama3大模型本地调用
day23_AutoGen_Studio搭建多智能体应用
图像资料
【课件】AutoGen_Studio搭建多智能体应用
【录播】AutoGen_Studio搭建多智能体应用
【资料】AutoGen_Studio搭建多智能体应用
day24_多模态大模型
笔记
【资料】多模态（多模态大模型的概念与本地部署调用）
【课件】多模态（多模态大模型的概念与本地部署调用）
【录播】多模态大模型的概念与本地部署调用
day29_基于RAG的法律条文助手（实现篇）
项目源码
【课件】基于RAG的法律条文智能助手（实现篇）
【录播】基于RAG的法律条文智能助手【实现篇】
day21_llama-index入门实操
【录播】Llama_index入门实操
【课件】Llama_index入门实操
day05_基于 BERT 的中文评价情感分析
【录播】基于 BERT 的中文评价情感分析
【资料】Hugging Face 模型微调训练（基于 BERT 的中文评价情感分析）
【课件】Hugging Face 模型微调训练（基于 BERT 的中文评价情感分析）
day16_Qwen模型打包部署（HF转GGUF&ollama+open_webui部署）
【录播】Qwen模型打包部署（HF转GGUF&ollama+open_webui部署）
【课件】Qwen模型打包部署（Lora模型合并&转GGUF模型部署）
Qwen1___5-1___8B-Chat-merged-q8.gguf
【资料】Qwen模型打包部署（Lora模型合并&转GGUF模型部署）
day12_Lora模型合并与推理测试
data
ruozhiba_qaswift.json
【录播】Lora模型合并与推理测试
day08_GPT2-中文生成模型定制化微调训练
【录播】GPT2-中文生成模型定制化微调训练
【课件】Hugging Face 模型微调训练（GPT2-中文生成模型定制化微调训练）
gpt2-chinese模型
day20_llama-index核心组件
demo_20
data
README_zh-CN.md
pdf内容研报
requirements.txt
test01.py
test02.py
【录播】Llama_Index核心组件介绍
【资料】Llama_Index（核心组件介绍）
【课件】Llama_Index（核心组件介绍）
day04_Hugging Face 核心组件介绍
【课件】Hugging Face 核心组件介绍
【录播】Hugging Face 核心组件介绍
【资料】Hugging Face 核心组件介绍
day26_基于本地大模型的AI试题系统（方案篇）
数据
2023年高考生物选择题专练(8套)含答案及解析.docx
2020年高考生物选择题专项训练11-15套Word版含答案及解析.docx
高考生物常识选择题单选题100道及答案.docx
2020年高考生物选择题专项训练20套附答案及解析.docx
数据示例.xls
2022年高考生物选择题专项训练(共6份).docx
【录播】基于本地大模型的AI试题系统（方案篇）
day07_如何处理超长文本训练问题
model
【课件】Hugging Face 模型微调训练（如何处理超长文本训练问题）
【录播】如何处理超长文本训练问题
day27_基于本地大模型的AI试题系统（实现篇）
Lora模型与训练日志
转换后的训练集与测试集
test.json
train.json
标注后的数据
高考生物选择题01.csv
高考生物选择题02.csv
数据转换代码
data_utils.py
test_data.py
【录播】基于本地大模型的AI试题系统（实现篇）
day28_基于RAG的法律条文智能助手（方案篇）
llama_factory对话模板导出
mytest.py
RAG知识库数据获取
data_test01.py
data_test02.py
模型微调数据集
train_data.json
【课件】基于RAG的法律条文智能助手（方案篇）
【录播】基于RAG的法律条文智能助手【方案篇】
day30_基于pytorch的语音唤醒系统
项目源码
【录播】扩展项目（基于pytorch的语音唤醒系统）
【课件】扩展项目（基于pytorch实现的语音识别）
day15_Qwen模型打包部署（Lora模型合并&转GGUF模型部署）
【录播】HF模型转GGUF以及使用ollama部署
【资料】Qwen模型打包部署（Lora模型合并&转GGUF模型部署）
【课件】Qwen模型打包部署（Lora模型合并&转GGUF模型部署）
day06_自定义vocab
【课件】Hugging Face 模型微调训练（自定义vocab）
【录播】自定义vocab
day19_OpenCompass大模型评估
如果OpenCompassData-core-20240207.zip压缩包下载解压有问题就用当前目录对应的解压包
OpenCompassData-core-20240207
【录播】OpenCompass大模型评估
【资料】OpenCompass模型评估
【课件】OpenCompass模型评估
day11_Llama3.2模型微调
【课件】LLaMa3微调（使用 LLaMA-Factory 微调 LLaMA3）
【录播】llama3.2模型微调
data
【资料】LLaMa3微调（使用 LLaMA-Factory 微调 LLaMA3）
day22_llama-index实现RAG
【课件】Llama_index实现RAG
【录播】llama-index实现RAG
2_RAG-Embedding-Vector
向量数据库和RAG高级进阶
day01
Python语法入门教程.md
RAG搭建流程和文本向量
day13_LLaMA-Factory模型导出量化
demo_13
data
test01.py
【资料】LLaMa3导出量化（LLaMA-Factory模型导出量化）
【课件】LLaMa3导出量化（LLaMA-Factory模型导出量化）
【录播】LLaMA-Factory模型导出量化
07_langChain和RAG实战
day11_基于LangChain和RAG的常用案例实战
【语雀】基于LangChain和RAG的常用案例实战.txt
【资料】基于LangChain和RAG的常用案例实战
day11-demo
【录播】基于LangChain和RAG的常用案例实战
【课件】基于LangChain和RAG的常用案例实战
【MD】基于LangChain和RAG的常用案例实战.md
其他赠送大礼包-非机构课程
LLMs大模型拆解版本（92个文件）
75-GPT 经验篇
31-大模型（LLMs）推理面
25-Graph RAG 面 — 一种基于知识图谱的大模型检索增强实现策略
33-增量预训练（Pretrain）样本拼接篇
84-大模型（LLMs）软硬件配置面
73-百川智能baichuan7B、13B、53B、baichuan2 总结篇
16-LLM文档对话 —— pdf解析关键问题
36-大模型（LLMs）强化学习面
34-基于lora的llama2二次预训练
90-命名实体识别常见面试篇
70-大模型的幻觉问题篇
44-大模型（LLMs）分布式训练面
47-图解分布式训练（三） —— nn.parallel.DistributedDataParallel
3-LLMs 激活函数篇
2-Layer normalization 篇
23-大模型（LLMs）RAG —— 关键痛点及对应解决方案
65-LLM（大语言模型）部署加速方法——Faster Transformer篇
88-文本分类常见面试篇
58-怎么让英文大语言模型支持中文？（一） —— 构建中文tokenization
5-transformers 操作篇
56-LLMs 位置编码篇
61-大模型（LLMs）加速篇
22-检索增强生成(RAG) 优化策略篇
78-小样本提示学习篇
17-大模型（LLMs）RAG 版面分析——表格识别方法篇
50-图解分布式训练（六）—— Pytorch的 DeepSpeed 详细解析
43-显存优化策略篇
53-大模型分布式训练故障恢复篇
68-SwiftInfer —— 大模型无限流式输入推理飙升46%，打破多轮对话长度限制
64-大模型推理加速工具 —— vLLM
85-Token及模型参数准备篇
21-RAG（Retrieval-Augmented Generation）评测面
LLMs大模型面试问题和答案97页
66-纯Python超轻量高性能LLM推理框架 —— LightLLM
62-LLMs 推理性能面
82-LLMs 浮点数篇
83-自定义 CUDA 函数的轻量级包装器 —— bitsandbytes篇
51-图解分布式训练（七）—— accelerate 分布式训练详细解析
79-LLMs 测试集中数据泄露问题篇
67-LLM推理技术之StreamingLLM：如何拥有无限长生成能力
13-基于langchain RAG问答应用实战
54-pytorch 分布式计算坑-bug 梳理篇
32-大模型（LLMs）增量预训练篇
59-怎么让英文大语言模型支持中文？（二） —— 继续预训练篇
9-大模型（LLMs）微调面
29-LoRA 系列篇
39-强化学习在自然语言处理下的应用篇
60-怎么让英文大语言模型支持中文？（三） —— 对预训练模型进行指令微调
80-MOE（Mixture-of-Experts）篇
41-大模型（LLMs）LLM生成SFT数据方法面
57-LLMs Tokenizer 篇
6-LLMs 损失函数篇
46-图解分布式训练（二） —— nn.DataParallel篇
14-基于LLM+向量库的文档对话经验面
30-如何使用 PEFT库中 LoRA？
27-适配器微调（Adapter-tuning）篇
7-相似度函数篇
26-大模型（LLMs）参数高效微调(PEFT) 面
55-大模型（LLMs）agent 面
12-多轮对话中让AI保持长期记忆的8种优化方式篇
40-大模型（LLMs）训练集面
69-大模型幻觉（LLM Hallucination）面
11-大模型（LLMs）langchain 面
38-大模型（LLMs）强化学习—— PPO 面
1-大模型（LLMs）基础面
37-大模型（LLMs）强化学习——RLHF及其变种面
91-向量检索常见面试篇
24-大模型（LLMs）RAG 优化策略 —— RAG-Fusion篇
86-多模态常见面试篇
72-LLMs 对比篇
4-Attention 升级面
35-大模型（LLMs）评测面
15-大模型 RAG 经验面
63-LLM（大语言模型）部署加速方法——PagedAttention篇
52-图解分布式训练（八）—— ZeRO 学习
74-LLaMA 常见面试题篇
19-大模型外挂知识库优化——如何利用大模型辅助召回？
10-LLMs 训练经验帖
49-图解分布式训练（五） —— AMP混合精度训练详细解析
48-图解分布式训练（四） —— torch.multiprocessing 详细解析
42-大模型（LLMs）显存问题面
89-文本摘要常见面试篇
87-NLP Trick 篇
81-大模型蒸馏篇
18-大模型（LLMs）RAG 版面分析——文本分块面
71-如何缓解大模型幻觉？
92-LLMs 其他 Trick
45-图解分布式训练（一） —— 流水线并行（Pipeline Parallelism）
76-思维链 Chain-of-Thought（COT）
8-大模型（LLMs）进阶面
77-思维链 Chain-of-Thought（COT）变体篇
20-大模型外挂知识库优化——负样本样本挖掘篇
28-提示学习（Prompting）篇
面试八股文
大模型常见面试题及解答2
大模型常考面试题总结（含答案）
大模型常见面试题3
从零开始大模型开发与微调基于PyTorch与ChatGLM
大模型 LLM 最全八股和答案
大模型落地应用案例集
大模型LLMS
AI大模型面试题(102)
大模型岗位面试全纪录
大模型校招面试题
LLMs大模型面试问题和答案（97）
大模型常见面试题及解答1
IntroductionLLM-大模型从理论到实践-电子书
大规模语言模型：从理论到实践课件
人工智能：现代方法（第4版）（上下册）
大规模语言模型：从理论到实践
03_LangChain基础
day06_LangChain Chat Model
【录播】LangChain Chat Model
redis-3.2.100_x64
【语雀】LangChain Chat Model.txt
【课件】LangChain Chat Model
vs_BuildTools.exe
RedisDesktopManager-2022.5
【资料】LangChain Chat Model
【MD】LangChain Chat Model.md
day6-demo
day07_LangChain Tools & Agent
【资料】LangChain Tools & Agent
day7-demo
【录播】LangChain Tools & Agent
【课件】LangChain Tools & Agent
【MD】LangChain Tools & Agent.md
【语雀】LangChain Tools & Agent.txt
day05_LangChain 基础
【课件】LangChain 基础
【资料】LangChain 基础
【MD】LangChain 基础.md
【录播】LangChain 基础
day5-demo
【语雀】LangChain 基础.txt
11_Llama3
day_22LLaMa3打包部署（大模型转换为 GGUF 以及使用 ollama 运行）
【课件】LLaMa3打包部署（大模型转换为 GGUF 以及使用 ollama 运行）
【资料】LLaMa3打包部署（大模型转换为 GGUF 以及使用 ollama 运行）
【录播】LLaMa3打包部署（大模型转换为 GGUF 以及使用 ollama 运行）
day_18Llama3大模型本地部署与调用
【录播】Llama3大模型本地部署与调用
【资料】Llama3大模型本地部署与调用
【资料】Llama3大模型本地部署与调用(1)
demo_18
【课件】llama3大模型本地部署与调用
day_20LLaMa3打包部署教程 (Lora 微调与模型合并）
【课件】LLaMa3打包部署（Lora微调与模型合并部署）
demo_20
【录播】LLaMa3打包部署教程 (Lora 微调与模型合并)
【资料】LLaMa3 打包部署教程 (Lora 微调与模型合并部署)
day_19LLaMa3微调_使用 LLaMA-Factory微调Llama3
【录播】LLaMA_Factory微调Llama3
data
demo_19
【资料】LLaMa3微调（使用 LLaMA-Factory 微调 LLaMA3）
【课件】LLaMa3微调（使用 LLaMA-Factory 微调 LLaMA3）
day_21LLaMa3打包部署（LLaMA-Factory模型评估与量化）
【资料】LLaMa3打包部署（LLaMA-Factory模型评估与量化）
【录播】LLaMa3打包部署（LLaMA-Factory模型评估与量化）
【课件】LLaMa3打包部署（LLaMA-Factory模型评估与量化）
Lora微调权重（Llama-3-8B-Instruct）
01_AI及LLM基础
day01_AI领域基础概念
OpenAI.apifox.json
【语雀】AI 领域基础概念.txt
day1-demo
【MD】AI 领域基础概念.md
【录播】AI 领域基础概念
【课件】AI 领域基础概念
OpenAI-HK 操作指南
【资料】AI 领域基础概念
day03_支持多模态输入的 AI Chatbot App
【资料】支持多模态输入的 AI Chatbot App
【课件】支持多模态输入的 AI Chatbot App
【语雀】支持多模态输入的 AI Chatbot App.txt
【录播】支持多模态输入的 AI Chatbot App
day3-demo
【MD】支持多模态输入的 AI Chatbot App.md
day02_OpenAI 开发
day2-demo
【课件】OpenAI 开发
【语雀】OpenAI 开发.txt
【MD】OpenAI 开发.md
【录播】OpenAI 开发
【资料】OpenAI 开发
10_modelScope
day_17ModeScope在线训练平台&服务器选配训练模型
【课件】ModeScope在线训练平台&服务器选配训练模型
【录播】ModeScope在线训练平台&服务器选配训练模型
demo_17
【资料】ModeScope在线训练平台&服务器选配训练模型
AI大模型学习路径
大神指南.docx

包含内容

· 04_Embedding基础
· day08_Embedding 与向量数据库
· 【录播】Embedding 与向量数据库
· day8-demo
· 【MD】Embedding 与向量数据库.md
· 【课件】Embedding 与向量数据库
· 【语雀】Embedding 与向量数据库.txt
· 【资料】Embedding 与向量数据库

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课程目录

04_Embedding基础
day08_Embedding 与向量数据库
【录播】Embedding 与向量数据库
day8-demo
【MD】Embedding 与向量数据库.md
【课件】Embedding 与向量数据库
【语雀】Embedding 与向量数据库.txt
【资料】Embedding 与向量数据库
09_Hugging Face
day_15Hugging Face 模型微调训练（如何处理超长文本训练问题）
【录播】Hugging Face 模型微调训练（如何处理超长文本训练问题）
model
【资料】Hugging Face 模型微调训练（如何处理超长文本训练问题）
【课件】Hugging Face 模型微调训练（如何处理超长文本训练问题）
demo_15
day_13Hugging Face 核心组件介绍
【资料】Hugging Face 核心组件介绍
【课件】Hugging Face 核心组件介绍
demo_13
【录播】Hugging Face 核心组件介绍
day_14Hugging Face 模型微调训练（基于 BERT 的中文评价情感分析）
【录播】Hugging Face 模型微调训练（基于 BERT 的中文评价情感分析）
demo_14
【课件】Hugging Face 模型微调训练（基于 BERT 的中文评价情感分析）
【资料】Hugging Face 模型微调训练（基于 BERT 的中文评价情感分析）
day_16Hugging Face 模型微调训练（GPT2-中文生成模型定制化微调训练）
gpt2-chinese模型
【资料】Hugging Face 模型微调训练（GPT2-中文生成模型定制化微调训练）
demo_16
【课件】Hugging Face 模型微调训练（GPT2-中文生成模型定制化微调训练）
【录播】Hugging Face 模型微调训练（GPT2-中文生成模型定制化微调训练）
13_llamaindex
day_25llamaindex实战（使用llamaindex构建自己的知识库）
【课件】llamaindex实战（使用llamaindex构建自己的知识库）
【录播】llamaindex实战（使用llamaindex构建自己的知识库）
demo_25
【资料】llamaindex实战（使用llamaindex构建自己的知识库）
day_24Llama_Index（核心组件介绍）
demo_24
llama_index0.8.3
【资料】Llama_Index（核心组件介绍）
【课件】Llama_Index（核心组件介绍）
【录播】Llama_Index（核心组件介绍）
00_Python基础
1-初始Python
3-macOS环境安装
8-Python文档化应用场景
17-爬虫（4）
7-Python工程应用-字符串
16-爬虫（3）
4-VSCode安装与应用
19.dotenv使用
14-爬虫（1）
13-文件IO
12-JSON应用
6-pip包管理工具
20.FastAPI的使用
10-字符编码的处理
9-如何使用注解
18-字符串处理
5-PyCharn安装与应用
11-Python程序调式和异常处理技巧
2-Windows环境安装
15-爬虫（2）
08_LangGraph
day12_LangGraph
15 项目实战（聚客一和二期)
day_27基于本地大模型的在线心理问诊系统（训练篇）
【录播】基于本地大模型的在线心理问诊系统（训练篇01）
demo_27
【资料】xtuner微调大模型教程
【课件】基于本地大模型的在线心理问诊系统（训练篇）
data
day_28基于本地大模型的在线心理问诊系统（训练篇）
llamafactory数据集转换代码
data_utils.py
xtuner环境
requirements.txt
data
llama_factory_data
output_conversations.csv
xtuner_data
xtuner模型训练配置文件
internlm2_5_chat_7b_qlora_oasst1_e3.py
qwen1_5_1_8b_chat_qlora_alpaca_e3.py
【录播】基于本地大模型的在线心理问诊系统（训练篇02）
day_31基于RAG的线上智能客服系统（部署篇）
lora模型
Qwen2.5-3B-Instruct-lora
【课件】基于RAG的线上智能客服系统（部署篇）
【录播】基于RAG的线上智能客服系统（部署篇）
【资料】OpenCompass文档.md
demo_31
day_32基于pytorch的语音识别与语音唤醒
rag.py
【课件】扩展项目（基于pytorch实现的语音识别）
【录播】扩展项目（基于pytorch的语音识别与语音唤醒）
demo_32
day33_RAG项目实战（使用llamaindex构建自己的知识库）
【资料】RAG项目实战（使用llamaindex构建自己的知识库）
【录播】RAG项目实战（使用llamaindex构建自己的知识库）
RAG_项目源码
【课件】RAG项目实战（使用llamaindex构建自己的知识库）
day34_视觉项目实战（基于yolo的骨龄识别项目_01）
【资料】YOLOv5目标侦测教程
【课件】视觉项目实战（基于yolo的骨龄识别项目_01）
【录播】视觉项目实战（基于yolo的骨龄识别项目_01）
yolov5-master
day35_视觉项目实战（基于yolo的骨龄识别项目_02）
【课件】视觉项目实战（基于yolo的骨龄识别项目_02）
【录播】视觉项目实战（基于yolo的骨龄识别项目_02）
day_30基于RAG的线上智能客服系统（微调篇）
data
【录播】基于RAG的线上智能客服系统（微调篇）
【课件】基于RAG的线上智能客服系统（微调篇）
demo_30
day_29基于本地大模型的在线心理问诊系统(部署篇)
项目模型
Qwen1.5-1.8B-Chat_cusm
merges.txt
added_tokens.json
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special_tokens_map.json
generation_config.json
tokenizer_config.json
model.safetensors
vocab.json
tokenizer.json
trainer_log.jsonl
【录播】基于本地大模型的在线心理问诊系统(部署篇)
【课件】基于本地大模型的在线心理问诊系统（部署篇）
【资料】基于本地大模型的在线心理问诊系统（部署篇）
06_LangChain进阶
day10_自定义组件专题
【录播】自定义组件专题
【资料】自定义组件专题
【MD】自定义组件专题.md
【语雀】自定义组件专题.txt
day10-demo
【课件】自定义组件专题
02_Prompt基础
day04_Prompt Engineering 提示词工程
【MD】Prompt Engineering 提示词工程.md
【资料】Prompt Engineering 提示词工程
ChatGPT提示技巧工程完全指南
DALL-E-3绘图提示词大全
【录播】Prompt Engineering 提示词工程
day4-demo
【课件】Prompt Engineering 提示词工程
【语雀】Prompt Engineering 提示词工程.txt
实用Prompt指令大全.xlsx
14_AutoGen Studio
day_26AutoGen Studio调用本地大模型实现多Agent应用
【课件】AutoGen Studio入门使用
【资料】AutoGen Studio入门使用
【录播】AutoGen Studio调用本地大模型实现多Agent应用
05_Rag基础
day09_RAG 专题
day9-demo
【语雀】RAG 专题.txt
【MD】RAG 专题.md
【录播】RAG 专题
【课件】RAG 专题
【资料】RAG 专题
12_多模态
day_23多模态（多模态大模型的概念与本地部署调用）
【课件】多模态（多模态大模型的概念与本地部署调用）
文生视频效果
【资料】多模态（多模态大模型的概念与本地部署调用）
【录播】多模态大模型的概念与本地部署调用
16_项目实战（聚客第三期_最新）
day14_LLaMA-Factory模型评估与QLora微调
【课件】LLama-Factory模型评估与QLora微调
【录播】LLama-Factory模型评估与QLora微调
AI技术路线
【资料】LLama-Factory模型评估
day09_远程GPU服务器
代码与资料
模型推理代码
detect02.py
detect.py
GPT2训练日志及权重
output.log
net.pt
GPU服务器配置与使用
1月8日
day25_deep-seek与多卡训练
课堂笔记
【课件】deepseek与分布式训练
【录播】deep_seek与多卡训练
1_开班典礼-241216
2024-12-16 开班典礼
day18_LMDeploy部署大模型
demo_18
test02.py
test01.py
【资料】LMDeploy部署大模型
【录播】LMDeploy部署大模型
day17_Xtuner微调大模型
xtuner微调配置文件
qwen1_5_1_8b_chat_qlora_alpaca_e3.py
xtuner数据集转换代码
data
target_data.json
ruozhiba_qaswift.json
data_utils.py
【录播】Xtuner微调大模型（QLora与Lora）
【资料】xtuner微调大模型教程
3_LangChain
【录播】llama3大模型本地调用
【课件】llama3大模型本地调用
day23_AutoGen_Studio搭建多智能体应用
图像资料
【课件】AutoGen_Studio搭建多智能体应用
【录播】AutoGen_Studio搭建多智能体应用
【资料】AutoGen_Studio搭建多智能体应用
day24_多模态大模型
笔记
【资料】多模态（多模态大模型的概念与本地部署调用）
【课件】多模态（多模态大模型的概念与本地部署调用）
【录播】多模态大模型的概念与本地部署调用
day29_基于RAG的法律条文助手（实现篇）
项目源码
【课件】基于RAG的法律条文智能助手（实现篇）
【录播】基于RAG的法律条文智能助手【实现篇】
day21_llama-index入门实操
【录播】Llama_index入门实操
【课件】Llama_index入门实操
day05_基于 BERT 的中文评价情感分析
【录播】基于 BERT 的中文评价情感分析
【资料】Hugging Face 模型微调训练（基于 BERT 的中文评价情感分析）
【课件】Hugging Face 模型微调训练（基于 BERT 的中文评价情感分析）
day16_Qwen模型打包部署（HF转GGUF&ollama+open_webui部署）
【录播】Qwen模型打包部署（HF转GGUF&ollama+open_webui部署）
【课件】Qwen模型打包部署（Lora模型合并&转GGUF模型部署）
Qwen1___5-1___8B-Chat-merged-q8.gguf
【资料】Qwen模型打包部署（Lora模型合并&转GGUF模型部署）
day12_Lora模型合并与推理测试
data
ruozhiba_qaswift.json
【录播】Lora模型合并与推理测试
day08_GPT2-中文生成模型定制化微调训练
【录播】GPT2-中文生成模型定制化微调训练
【课件】Hugging Face 模型微调训练（GPT2-中文生成模型定制化微调训练）
gpt2-chinese模型
day20_llama-index核心组件
demo_20
data
README_zh-CN.md
pdf内容研报
requirements.txt
test01.py
test02.py
【录播】Llama_Index核心组件介绍
【资料】Llama_Index（核心组件介绍）
【课件】Llama_Index（核心组件介绍）
day04_Hugging Face 核心组件介绍
【课件】Hugging Face 核心组件介绍
【录播】Hugging Face 核心组件介绍
【资料】Hugging Face 核心组件介绍
day26_基于本地大模型的AI试题系统（方案篇）
数据
2023年高考生物选择题专练(8套)含答案及解析.docx
2020年高考生物选择题专项训练11-15套Word版含答案及解析.docx
高考生物常识选择题单选题100道及答案.docx
2020年高考生物选择题专项训练20套附答案及解析.docx
数据示例.xls
2022年高考生物选择题专项训练(共6份).docx
【录播】基于本地大模型的AI试题系统（方案篇）
day07_如何处理超长文本训练问题
model
【课件】Hugging Face 模型微调训练（如何处理超长文本训练问题）
【录播】如何处理超长文本训练问题
day27_基于本地大模型的AI试题系统（实现篇）
Lora模型与训练日志
转换后的训练集与测试集
test.json
train.json
标注后的数据
高考生物选择题01.csv
高考生物选择题02.csv
数据转换代码
data_utils.py
test_data.py
【录播】基于本地大模型的AI试题系统（实现篇）
day28_基于RAG的法律条文智能助手（方案篇）
llama_factory对话模板导出
mytest.py
RAG知识库数据获取
data_test01.py
data_test02.py
模型微调数据集
train_data.json
【课件】基于RAG的法律条文智能助手（方案篇）
【录播】基于RAG的法律条文智能助手【方案篇】
day30_基于pytorch的语音唤醒系统
项目源码
【录播】扩展项目（基于pytorch的语音唤醒系统）
【课件】扩展项目（基于pytorch实现的语音识别）
day15_Qwen模型打包部署（Lora模型合并&转GGUF模型部署）
【录播】HF模型转GGUF以及使用ollama部署
【资料】Qwen模型打包部署（Lora模型合并&转GGUF模型部署）
【课件】Qwen模型打包部署（Lora模型合并&转GGUF模型部署）
day06_自定义vocab
【课件】Hugging Face 模型微调训练（自定义vocab）
【录播】自定义vocab
day19_OpenCompass大模型评估
如果OpenCompassData-core-20240207.zip压缩包下载解压有问题就用当前目录对应的解压包
OpenCompassData-core-20240207
【录播】OpenCompass大模型评估
【资料】OpenCompass模型评估
【课件】OpenCompass模型评估
day11_Llama3.2模型微调
【课件】LLaMa3微调（使用 LLaMA-Factory 微调 LLaMA3）
【录播】llama3.2模型微调
data
【资料】LLaMa3微调（使用 LLaMA-Factory 微调 LLaMA3）
day22_llama-index实现RAG
【课件】Llama_index实现RAG
【录播】llama-index实现RAG
2_RAG-Embedding-Vector
向量数据库和RAG高级进阶
day01
Python语法入门教程.md
RAG搭建流程和文本向量
day13_LLaMA-Factory模型导出量化
demo_13
data
test01.py
【资料】LLaMa3导出量化（LLaMA-Factory模型导出量化）
【课件】LLaMa3导出量化（LLaMA-Factory模型导出量化）
【录播】LLaMA-Factory模型导出量化
07_langChain和RAG实战
day11_基于LangChain和RAG的常用案例实战
【语雀】基于LangChain和RAG的常用案例实战.txt
【资料】基于LangChain和RAG的常用案例实战
day11-demo
【录播】基于LangChain和RAG的常用案例实战
【课件】基于LangChain和RAG的常用案例实战
【MD】基于LangChain和RAG的常用案例实战.md
其他赠送大礼包-非机构课程
LLMs大模型拆解版本（92个文件）
75-GPT 经验篇
31-大模型（LLMs）推理面
25-Graph RAG 面 — 一种基于知识图谱的大模型检索增强实现策略
33-增量预训练（Pretrain）样本拼接篇
84-大模型（LLMs）软硬件配置面
73-百川智能baichuan7B、13B、53B、baichuan2 总结篇
16-LLM文档对话 —— pdf解析关键问题
36-大模型（LLMs）强化学习面
34-基于lora的llama2二次预训练
90-命名实体识别常见面试篇
70-大模型的幻觉问题篇
44-大模型（LLMs）分布式训练面
47-图解分布式训练（三） —— nn.parallel.DistributedDataParallel
3-LLMs 激活函数篇
2-Layer normalization 篇
23-大模型（LLMs）RAG —— 关键痛点及对应解决方案
65-LLM（大语言模型）部署加速方法——Faster Transformer篇
88-文本分类常见面试篇
58-怎么让英文大语言模型支持中文？（一） —— 构建中文tokenization
5-transformers 操作篇
56-LLMs 位置编码篇
61-大模型（LLMs）加速篇
22-检索增强生成(RAG) 优化策略篇
78-小样本提示学习篇
17-大模型（LLMs）RAG 版面分析——表格识别方法篇
50-图解分布式训练（六）—— Pytorch的 DeepSpeed 详细解析
43-显存优化策略篇
53-大模型分布式训练故障恢复篇
68-SwiftInfer —— 大模型无限流式输入推理飙升46%，打破多轮对话长度限制
64-大模型推理加速工具 —— vLLM
85-Token及模型参数准备篇
21-RAG（Retrieval-Augmented Generation）评测面
LLMs大模型面试问题和答案97页
66-纯Python超轻量高性能LLM推理框架 —— LightLLM
62-LLMs 推理性能面
82-LLMs 浮点数篇
83-自定义 CUDA 函数的轻量级包装器 —— bitsandbytes篇
51-图解分布式训练（七）—— accelerate 分布式训练详细解析
79-LLMs 测试集中数据泄露问题篇
67-LLM推理技术之StreamingLLM：如何拥有无限长生成能力
13-基于langchain RAG问答应用实战
54-pytorch 分布式计算坑-bug 梳理篇
32-大模型（LLMs）增量预训练篇
59-怎么让英文大语言模型支持中文？（二） —— 继续预训练篇
9-大模型（LLMs）微调面
29-LoRA 系列篇
39-强化学习在自然语言处理下的应用篇
60-怎么让英文大语言模型支持中文？（三） —— 对预训练模型进行指令微调
80-MOE（Mixture-of-Experts）篇
41-大模型（LLMs）LLM生成SFT数据方法面
57-LLMs Tokenizer 篇
6-LLMs 损失函数篇
46-图解分布式训练（二） —— nn.DataParallel篇
14-基于LLM+向量库的文档对话经验面
30-如何使用 PEFT库中 LoRA？
27-适配器微调（Adapter-tuning）篇
7-相似度函数篇
26-大模型（LLMs）参数高效微调(PEFT) 面
55-大模型（LLMs）agent 面
12-多轮对话中让AI保持长期记忆的8种优化方式篇
40-大模型（LLMs）训练集面
69-大模型幻觉（LLM Hallucination）面
11-大模型（LLMs）langchain 面
38-大模型（LLMs）强化学习—— PPO 面
1-大模型（LLMs）基础面
37-大模型（LLMs）强化学习——RLHF及其变种面
91-向量检索常见面试篇
24-大模型（LLMs）RAG 优化策略 —— RAG-Fusion篇
86-多模态常见面试篇
72-LLMs 对比篇
4-Attention 升级面
35-大模型（LLMs）评测面
15-大模型 RAG 经验面
63-LLM（大语言模型）部署加速方法——PagedAttention篇
52-图解分布式训练（八）—— ZeRO 学习
74-LLaMA 常见面试题篇
19-大模型外挂知识库优化——如何利用大模型辅助召回？
10-LLMs 训练经验帖
49-图解分布式训练（五） —— AMP混合精度训练详细解析
48-图解分布式训练（四） —— torch.multiprocessing 详细解析
42-大模型（LLMs）显存问题面
89-文本摘要常见面试篇
87-NLP Trick 篇
81-大模型蒸馏篇
18-大模型（LLMs）RAG 版面分析——文本分块面
71-如何缓解大模型幻觉？
92-LLMs 其他 Trick
45-图解分布式训练（一） —— 流水线并行（Pipeline Parallelism）
76-思维链 Chain-of-Thought（COT）
8-大模型（LLMs）进阶面
77-思维链 Chain-of-Thought（COT）变体篇
20-大模型外挂知识库优化——负样本样本挖掘篇
28-提示学习（Prompting）篇
面试八股文
大模型常见面试题及解答2
大模型常考面试题总结（含答案）
大模型常见面试题3
从零开始大模型开发与微调基于PyTorch与ChatGLM
大模型 LLM 最全八股和答案
大模型落地应用案例集
大模型LLMS
AI大模型面试题(102)
大模型岗位面试全纪录
大模型校招面试题
LLMs大模型面试问题和答案（97）
大模型常见面试题及解答1
IntroductionLLM-大模型从理论到实践-电子书
大规模语言模型：从理论到实践课件
人工智能：现代方法（第4版）（上下册）
大规模语言模型：从理论到实践
03_LangChain基础
day06_LangChain Chat Model
【录播】LangChain Chat Model
redis-3.2.100_x64
【语雀】LangChain Chat Model.txt
【课件】LangChain Chat Model
vs_BuildTools.exe
RedisDesktopManager-2022.5
【资料】LangChain Chat Model
【MD】LangChain Chat Model.md
day6-demo
day07_LangChain Tools & Agent
【资料】LangChain Tools & Agent
day7-demo
【录播】LangChain Tools & Agent
【课件】LangChain Tools & Agent
【MD】LangChain Tools & Agent.md
【语雀】LangChain Tools & Agent.txt
day05_LangChain 基础
【课件】LangChain 基础
【资料】LangChain 基础
【MD】LangChain 基础.md
【录播】LangChain 基础
day5-demo
【语雀】LangChain 基础.txt
11_Llama3
day_22LLaMa3打包部署（大模型转换为 GGUF 以及使用 ollama 运行）
【课件】LLaMa3打包部署（大模型转换为 GGUF 以及使用 ollama 运行）
【资料】LLaMa3打包部署（大模型转换为 GGUF 以及使用 ollama 运行）
【录播】LLaMa3打包部署（大模型转换为 GGUF 以及使用 ollama 运行）
day_18Llama3大模型本地部署与调用
【录播】Llama3大模型本地部署与调用
【资料】Llama3大模型本地部署与调用
【资料】Llama3大模型本地部署与调用(1)
demo_18
【课件】llama3大模型本地部署与调用
day_20LLaMa3打包部署教程 (Lora 微调与模型合并）
【课件】LLaMa3打包部署（Lora微调与模型合并部署）
demo_20
【录播】LLaMa3打包部署教程 (Lora 微调与模型合并)
【资料】LLaMa3 打包部署教程 (Lora 微调与模型合并部署)
day_19LLaMa3微调_使用 LLaMA-Factory微调Llama3
【录播】LLaMA_Factory微调Llama3
data
demo_19
【资料】LLaMa3微调（使用 LLaMA-Factory 微调 LLaMA3）
【课件】LLaMa3微调（使用 LLaMA-Factory 微调 LLaMA3）
day_21LLaMa3打包部署（LLaMA-Factory模型评估与量化）
【资料】LLaMa3打包部署（LLaMA-Factory模型评估与量化）
【录播】LLaMa3打包部署（LLaMA-Factory模型评估与量化）
【课件】LLaMa3打包部署（LLaMA-Factory模型评估与量化）
Lora微调权重（Llama-3-8B-Instruct）
01_AI及LLM基础
day01_AI领域基础概念
OpenAI.apifox.json
【语雀】AI 领域基础概念.txt
day1-demo
【MD】AI 领域基础概念.md
【录播】AI 领域基础概念
【课件】AI 领域基础概念
OpenAI-HK 操作指南
【资料】AI 领域基础概念
day03_支持多模态输入的 AI Chatbot App
【资料】支持多模态输入的 AI Chatbot App
【课件】支持多模态输入的 AI Chatbot App
【语雀】支持多模态输入的 AI Chatbot App.txt
【录播】支持多模态输入的 AI Chatbot App
day3-demo
【MD】支持多模态输入的 AI Chatbot App.md
day02_OpenAI 开发
day2-demo
【课件】OpenAI 开发
【语雀】OpenAI 开发.txt
【MD】OpenAI 开发.md
【录播】OpenAI 开发
【资料】OpenAI 开发
10_modelScope
day_17ModeScope在线训练平台&服务器选配训练模型
【课件】ModeScope在线训练平台&服务器选配训练模型
【录播】ModeScope在线训练平台&服务器选配训练模型
demo_17
【资料】ModeScope在线训练平台&服务器选配训练模型
AI大模型学习路径
大神指南.docx

包含内容

· 04_Embedding基础
· day08_Embedding 与向量数据库
· 【录播】Embedding 与向量数据库
· day8-demo
· 【MD】Embedding 与向量数据库.md
· 【课件】Embedding 与向量数据库
· 【语雀】Embedding 与向量数据库.txt
· 【资料】Embedding 与向量数据库

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聚客大模型三期2025

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