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    人工智能-大模型

Parts

  1. P1 · 01 专项导论
  2. P2 · 02 课程导论
  3. P3 · 03 迁移学习入门
  4. P4 · 04 演示：Hugging Face预训练模型
  5. P5 · 05 演示：模型层与参数可视化
  6. P6 · 06 PEFT/LoRA/Adapter入门
  7. P7 · 07 演示：LoRA自定义数据微调
  8. P8 · 08 演示：轻量LoRA Adapter训练
  9. P9 · 09 演示：指令微调实战
  10. P10 · 10 领域定制微调
  11. P11 · 11 演示：领域分类微调
  12. P12 · 12 演示：领域分类可视化
  13. P13 · 13 演示：微调模型精度评估
  14. P14 · 14 微调文本预处理与清洗
  15. P15 · 15 演示：分词与批处理
  16. P16 · 16 演示：训练验证测试划分
  17. P17 · 17 搭建微调环境
  18. P18 · 18 演示：BERT Trainer配置
  19. P19 · 19 演示：监控损失与准确率
  20. P20 · 20 评估指标：F1/BLEU/ROUGE
  21. P21 · 21 演示：混淆矩阵可视化
  22. P22 · 22 演示：导出上传Hugging Face
  23. P23 · 23 演示：DeepEval与ELO评测
  24. P24 · 24 上下文工程入门
  25. P25 · 25 LLM上下文工程基础
  26. P26 · 26 提示词与上下文设计对比
  27. P27 · 27 高效上下文写法
  28. P28 · 28 演示：上下文流可视化
  29. P29 · 29 演示：提示词vs上下文工程
  30. P30 · 30 LLM Token上限
  31. P31 · 31 上下文相关性筛选
  32. P32 · 32 上下文压缩技术
  33. P33 · 33 演示：系统级上下文压缩
  34. P34 · 34 任务隔离策略
  35. P35 · 35 常见上下文错误
  36. P36 · 36 可扩展上下文工程
  37. P37 · 37 演示：上下文隔离模式
  38. P38 · 38 演示：生产级上下文扩展
  39. P39 · 39 模型压缩技术
  40. P40 · 40 演示：量化加速推理（上）
  41. P41 · 41 演示：量化加速推理（下）
  42. P42 · 42 演示：知识蒸馏压缩
  43. P43 · 43 云端扩展与成本管理
  44. P44 · 44 演示：HF Inference部署
  45. P45 · 45 演示：监控延迟与成本
  46. P46 · 46 持续评估与模型版本
  47. P47 · 47 演示：MLflow指标追踪（一）
  48. P48 · 48 演示：MLflow指标追踪（二）
  49. P49 · 49 演示：MLflow指标追踪（三）
  50. P50 · 50 演示：增量重训更新（上）
  51. P51 · 51 演示：增量重训更新（下）
  52. P52 · 52 课程总结
Description 
大模型微调与优化完整中文配音｜从 LoRA/PEFT 到量化部署与持续评估

📌 本期看点
· PEFT / LoRA / Adapter：在消费级显存上做指令与领域微调
· 数据清洗、分词批处理、Trainer 配置与 F1/BLEU/ROUGE 评估
· 上下文工程：压缩、隔离、降幻觉，对接生产上下文窗口
· 量化 / 蒸馏 / HF Inference 部署，MLflow 追踪与增量重训

🧭 观看指南
共 52 讲约 5 小时，全部为中文配音版；建议按「迁移学习 → LoRA微调 → 上下文工程 → 压缩部署」顺序学。

🎯 适合人群
想自己微调开源模型的工程师；学过 LLM 入门、准备做领域适配与上线的同学。

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Comments

EEntropyy 7d ago

要是有英文版就好了，中文翻译有些不到位

↩ 1

名校课程-顶级中配 14d ago

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