本书由畅销书作家塞巴斯蒂安·拉施卡撰写，是一本从零开始构建大模型的实用指南。书中通过清晰的文字、图表和实例，逐步指导读者创建自己的大模型，涵盖规划与编写模型组件、准备训练数据集、通用语料库预训练、任务定制微调，以及利用人工反馈确保模型遵循指令等关键内容。

课程系统讲解基于DIFY平台的LLM应用开发与部署，涵盖LLMOps理念、Docker容器化部署、模型管理、对话型应用、工作流编排及RAG企业知识库构建。通过实战案例演示多模态应用开发，帮助学员快速掌握大模型集成、参数优化与私有化部署技能。

《Llama3大模型原理代码精讲与部署微调评估实战》课程系统讲解Llama3大模型的核心原理、代码实现与实战应用，涵盖Transformer架构、Llama3特色技术，以及微调方法。课程通过代码逐行解析和实战演示，帮助学员深入理解大模型工作原理并掌握工业级部署与定制化开发技能。

本书由中国电信研究院天翼智库官方出版，从核心技术、基础设施、商业应用、产业体系、安全治理5个维度全面讲解大模型。语言通俗易懂，内容深入浅出，图文并茂，适合AI工程师、IT爱好者、从业人员及企业管理者阅读，帮助系统掌握大模型的核心价值与应用潜力，把握技术变革带来的商机。

本书详尽地覆盖了多模态大模型的算法原理和应用实战，提供了丰富的微调技术细节和实际案例，适合对多模态大模型有兴趣的技术人员深入学习及应用。内容涵盖Transformer、GPT系列、深度生成模型、ViT、CLIP、Stable Diffusion等先进模型，并包括分布式训练、文本与图像生成、代码生成等实战项目。

聚焦于下一代智能引擎开发范式，通过整合SpringAI的统一API抽象、RAG技术的检索增强机制、MCP协议的标准化通信以及实时搜索优化来解决大模型应用中的实时性、多模态融合和混合检索效率问题。

一套专注于AI大模型技术应用与开发的实战课程，面向所有技术开发者、职场人士或对AI感兴趣的学习者，帮助其掌握大模型原理、应用技能和项目实操经验。

系统讲解CV与NLP大模型及其下游应用实现：基础篇深入GPT系列算法、ChatGPT原理；进阶篇涵盖LLM微调技术、提示工程与langchain框架应用；视觉篇聚焦SAM分割大模型、BEV空间感知、视觉QA与自监督学习；生成篇详解扩散模型与对比学习，配套论文解读、源码实现与实战案例，打通大模型预训练、微调到部署全流程。

课程目录： ├── [2]-第二课：柏拉图表征假说与scaling law：KM缩放定律.mp4 ├── [1]-第一课：人工智能介绍：迭代路径，大模型进化树，技术分类.mp4 ├── [3]-第三课：AI开发环境（python、conda、vscode.mp4 ├── [36]-第十课：Langgraph项目原理与实战_ev.mp4 ├── [27]-第一课：Agent原理简介：planning、memory、_ev.mp4 ├── [46]-第六课：LightRAG（二）：示例代码，参数解读，grap_ev.mp4 ├── [18]-第十课：Rerank技术原理与实践（一）交叉编码与双编码_ev.mp4 ├── [43]-第三课：GraphRAG（二）：索引原理，Leiden算法，_ev.mp4 ├── [26]-第十八课：RAG行业落地：实践心得，落地经验，业务场景_ev.mp4 ├── [24]-第十六课：向量数据库代码示例：chroma与qdrant代码_ev.mp4 ├── [41]-第一课：知识图谱：RDF,RDFS,OWL，知识图谱架构,实_ev.mp4 ├── [9]-第一课：RAG技术原理与RAGFlow项目实操_ev.mp4 ├── [34]-第八课：Agent框架：Single Agent，Multi_ev.mp4 ├── [19]-第十一课：Rerank模型微调与实践（二）rankGPT_ev.mp4 ├── [21]-第十三课：相似性搜索算法：k-means，肘部法则_ev.mp4 ├── [5]-第二课：微调数据集准备（SFT,继续预训练，偏好优化）_ev.mp4 ├── [25]-第十七课：RAG评估：评估指标，RAGAs，TruLens_ev.mp4 ├── [44]-第四课：GraphRAG（三）：全局查询，局部查询，drif_ev.mp4 ├── [47]-第七课：LightRAG（三）：Neo4j使用，API Se_ev.mp4 ├── [4]-第一课：大模型微调llama-factory环境准备_ev.mp4 ├── [7]-第四课：模型评估（批量推理与自动评估benchmark）_ev.mp4 ├── [33]-第七课：Agent设计模式（三）：Reflexion，LAT_ev.mp4 ├── [12]-第四课：高级RAG（二）提示词压缩，融合，llamainde_ev.mp4 ├── [39]-第十三课：AutoGen项目原理与实战（二）：代码执行，工具_ev.mp4 ├── [17]-第九课：Embedding模型评估：MRR评测，MTEB评测_ev.mp4 ├── [37]-第十一课：Langgraph 多Agent架构：协作多Age_ev.mp4 ├── [13]-第五课：模块化RAG（一）顺序模式，条件模式，分支模式_ev.mp4 ├── [20]-第十二课：向量数据库简介与相似性测量：欧式距离，余弦相似度_ev.mp4 ├── [8]-第五课：模型部署（模型合并导出与量化，本地部署）_ev.mp4 ├── [42]-第二课：GraphRAG（一）：原理，部署使用，GraphR_ev.mp4 ├── [40]-第十四课：CrewAI项目原理与实战：Crew,Task,A_ev.mp4 ├── [38]-第十二课：AutoGen项目原理与实战（一）：AutoGen_ev.mp4 ├── [15]-第七课：Embedding原理：word2vec、CBOW_ev.mp4 ├── [10]-第二课：Naive RAG与langchain实践_ev.mp4 ├── [28]-第二课：提示词工程：软提示词，fewshot，COT,TOT_ev.mp4 ├── [22]-第十四课：近似邻近算法与过滤向量：PQ量化，HNSW，LSH_ev.mp4 ├── [30]-第四课：Agent工具使用与function call：MR_ev.mp4 ├── [11]-第三课：高级RAG（一）层次索引，句子窗口，子查询，HyDE_ev.mp4 ├── [29]-第三课：Agent平台：国内外主流平台，Coze搭建智能客服_ev.mp4 ├── [6]-第三课：微调过程lora微调与Qlora微调_ev.mp4 ├── [14]-第六课：模块化RAG（二）迭代，递归检索，FLARE，Toc_ev.mp4 ├── [16]-第八课：Embedding模型训练：llamaindex微调_ev.mp4 ├── [31]-第五课：Agent设计模式（一）：Fewshot，ReAct_ev.mp4 ├── [32]-第六课：Agent设计模式（二）：REWOO，LLMComp_ev.mp4

课程介绍 《AI大模型应用开发模型训练落地》课程专为希望掌握AI技术的开发者设计。课程涵盖大模型的基础理论、训练方法及实际应用案例，帮助学员了解如何将AI模型有效落地，解决实际问题。通过实操训练，提升学员在AI领域的开发能力与创新思维。

课程介绍 尚硅谷AI大模型实战训练营课程旨在帮助学员深入学习和应用人工智能大模型技术。课程涵盖大模型原理、应用案例、实战项目等内容，通过实践训练和项目实施，帮助学员掌握大模型开发和优化技巧，提升人工智能应用的效率和性能。无论您是AI领域的初学者还是专业人士，本课程都能为您提供深入的学习和实战经验。

课程目录 资料.txt 1-先导片 AI大模型 (LLM) 应用开发，小白也轻松掌握.mp4 2-AI科普 啥是“AIGC”及一系列AI技术词.mp4 3-AI科普 啥是大语言模型（LLM）.mp4 4-AI科普 AI聊天助手背后的黑科技Transformer.mp4 5-AI科普 如何3步训练出一个AI聊天助手.mp4 6-在你开始编程之前 为什么安装Python和PyCharm.mp4 7-Windows系统 安装Python和PyCharm.mp4 8-macOS系统 安装Python和PyCharm.mp4 9-PyCharm 创建你的第一个项目.mp4 10-Python print 让程序给你打印“爸爸”.mp4 11-Python print 让程序给你打印一首诗.mp4 12-Python变量 怎么让程序记住你对象的手机号？.mp4 13-Python命名规则 哪些变量名算好名字？.mp4 14-Python数学运算 用代码秒杀计算器.mp4 15-Python注释 悄悄在代码里骂用户？.mp4 16-Python数据类型 程序世界的物种们.mp4 17-Python交互模式 读一行执行一行.mp4 18-Python input 写个用户问答互动程序.mp4 19-Python条件语句 对象今天会生气吗.mp4 20-Python嵌套 多条件判断 对象今天会生气吗 II.mp4 21-Python逻辑运算 今年过节能收礼吗.mp4 22-Python列表 创一个购物清单.mp4 23-Python字典 创个秒查流行语的词典.mp4 24-Python for循环 找出不正常的体温.mp4 25-Python while循环 捕捉日落.mp4 26-Python 格式化字符串 优雅群发春节短信.mp4 27-Python函数（上） 不做代码复读机.mp4 28-Python函数（下） 不做代码复读机.mp4 29-Python引入模块 别人写的，拿来吧你.mp4 30-Python面向对象编程 封装、继承、多态都是啥？.mp4 31-Python创建类（上） 没对象？实例化一个.mp4 32-Python创建类（下） 当上帝的时刻到了.mp4 33-Python 类继承 老鼠的儿子会打洞.mp4 34-Python文件路径 文件在哪里，代码咋知道.mp4 35-Python文件操作 会读文件，程序便有了眼睛.mp4 36-Python文件操作 会写文件，程序便有了记忆.mp4 37-Python异常处理 程序炸之前，走一波预判.mp4 38-Python测试（上） 不存在不写bug的程序员.mp4 39-Python测试（下） 高效率把bug揪出来.mp4 40-Python高阶和匿名函数 脱了马甲也要认识.mp4 41-工具安装 做AI大模型应用开发，需要些啥？.mp4 42-Jupyter Notebook使用 上手金刚钻.mp4 43-Jupyter Notebook使用 更多上手金刚钻.mp4

有体系 《私域变现系统》的三大系统和十大模型 私域引流系统 模型一，线索型短视频生产模型 学会批量化生产能引流的线索型短视频 模型二，矩阵引流模型 学会用矩阵打法解决私域引流批量化问题 模型三，巨量AD投流模型学会用投流的方式解决私域引流放大问题 私域转化系统 模型四，私域IP打造模型 学会在私域打造IP来提升转化率 模型五，群转化模型 学会用微信群来完成私域转化 模型六，私聊转化模型 学会用1v1私聊完成私域转化 模型七，沉睡粉丝开发模型学会把你沉睡多年的私域粉丝激活再转化 私域管理系统 模型八，私域人才培养模型 学会用流水线方式培养私域人才 模型九，私域团队组织绩效模型学会给自己的私域团队做组织架构和做绩效 模型十，私域账号数据资产管理模型 学会表格化方式管理好自己手里的私域资产 课程内容： (1)-大战略:私域战略_ev(1).mp4 (2)模块一:线素型短视频生产模型 ev(1).mp4 (3)模块二:短阵引流模型(上)_ev(1).mp4 (3)模块二:短阵引流模型(下)_ev(1).mp4 (4)模块三:巨量AD投流模型 ev(1).mp4 (5)山顶会私域进化论_ev(1).mp4 (6)模块四:私域IP打造 ev(1).mp4 (7)模块五:私聊转化模型 ev(1).mp4 (8)模块六:沉睡粉丝开发模型 ev(1).mp4 (9)模块七:私域账号数据资产管理模型 ev(1).mp4 (10)丁力:如何通过短视频矩阵引流私域做到年GMV1000W+_ev(1).mp4 (11)模块八:群转化模型 ev.mp4 (12)付费粉丝群 ev,mp4 (13)模块九:私域人才培养模型ev,mp4 (14)模块十:私域团队管理模型 evmp4

私域变现系统43期线下课，最好的私域课，三大体系十大模型 有体系 《私域变现系统》的三大系统和十大模型 私域引流系统 模型一，线索型短视频生产模型 学会批量化生产能引流的线索型短视频 模型二，矩阵引流模型 学会用矩阵打法解决私域引流批量化问题 模型三，巨量AD投流模型学会用投流的方式解决私域引流放大问题 私域转化系统 模型四，私域IP打造模型 学会在私域打造IP来提升转化率 模型五，群转化模型 学会用微信群来完成私域转化 模型六，私聊转化模型 学会用1v1私聊完成私域转化 模型七，沉睡粉丝开发模型学会把你沉睡多年的私域粉丝激活再转化 私域管理系统 模型八，私域人才培养模型 学会用流水线方式培养私域人才 模型九，私域团队组织绩效模型学会给自己的私域团队做组织架构和做绩效 模型十，私域账号数据资产管理模型 学会表格化方式管理好自己手里的私域资产 课程内容： (1)-大战略:私域战略_ev(1).mp4 (2)模块一:线素型短视频生产模型 ev(1).mp4 (3)模块二:短阵引流模型(上)_ev(1).mp4 (3)模块二:短阵引流模型(下)_ev(1).mp4 (4)模块三:巨量AD投流模型 ev(1).mp4 (5)山顶会私域进化论_ev(1).mp4 (6)模块四:私域IP打造 ev(1).mp4 (7)模块五:私聊转化模型 ev(1).mp4 (8)模块六:沉睡粉丝开发模型 ev(1).mp4 (9)模块七:私域账号数据资产管理模型 ev(1).mp4 (10)丁力:如何通过短视频矩阵引流私域做到年GMV1000W+_ev(1).mp4 (11)模块八:群转化模型 ev.mp4 (12)付费粉丝群 ev,mp4 (13)模块九:私域人才培养模型ev,mp4 (14)模块十:私域团队管理模型 evmp4

AI大模型应用开发模型训练-RAG-Agent-AI项目实战-行业落地课 课程内容： 资料 企业RAG技术实战.pdf ai认知课.pdf embedding技术.pdf rerank技术.pdf llama-factory微调.pdf 13_第五课：模块化RAG（一）顺序模式，条件模式，分支模式.mp4 11_第三课：高级RAG（一）层次索引，句子窗口，子查询，HyDE.mp4 37_第十一课：Langgraph多Agent架构：协作多Age.mp4 8_第五课：模型部署（模型合并导出与量化，本地部署）.mp4 29_第三课：Agent平台：国内外主流平台，Coze搭建智能客服.mp4 33_第七课：Agent设计模式（三）：Reflexion，LAT.mp4 15_第七课：Embedding原理：word2vec、CBOW.mp4 16_第八课：Embedding模型训练：llamaindex微调.mp4 21_第十三课：相似性搜索算法：k-means，肘部法则.mp4 1_第一课：人工智能介绍：迭代路径，大模型进化树，技术分类.mp4 35_第九课：Langchain项目原理与实战.mp4 5_第二课：微调数据集准备（SFT继续预训练，偏好优化）.mp4 17_第九课：Embedding模型评估：MRR评测，MTEB评测.mp4 23_第十五课：向量数据库选型：专用向量数据库，传统数据库支持向量.mp4 10_第二课：NaiveRAG与langchain实践.mp4 39_第十三课：AutoGen项目原理与实战（二）：代码执行，工具.mp4 12_第四课：高级RAG（二）提示词压缩，融合，llamainde.mp4 30_第四课：Agent工具使用与functioncall：MR.mp4 9_第一课：RAG技术原理与RAGFlow项目实操.mp4 27_第一课：Agent原理简介：planning、memory、.mp4 22_第十四课：近似邻近算法与过滤向量：PQ量化，HNSW，LSH.mp4 24_第十六课：向量数据库代码示例：chroma与qdrant代码.mp4 20_第十二课：向量数据库简介与相似性测量：欧式距离，余弦相似度.mp4 28_第二课：提示词工程：软提示词，fewshot，COT TOT.mp4 34_第八课：Agent框架：SingleAgent，Multi.mp4 25_第十七课：RAG评估：评估指标，RAGAs，TruLens.mp4 6_第三课：微调过程lora微调与Qlora微调.mp4 7_第四课：模型评估（批量推理与自动评估benchmark）.mp4 31_第五课：Agent设计模式（一）：Fewshot，ReAct.mp4 40_第十四课：CrewAI项目原理与实战：Crew Task A.mp4 14_第六课：模块化RAG（二）迭代，递归检索，FLARE，Toc.mp4 19_第十一课：Rerank模型微调与实践（二）rankGPT.mp4 26_第十八课：RAG行业落地：实践心得，落地经验，业务场景.mp4 38_第十二课：AutoGen项目原理与实战（一）：AutoGen.mp4 18_第十课：Rerank技术原理与实践（一）交叉编码与双编码.mp4 2_第二课：柏拉图表征假说与scalinglaw：KM缩放定律.mp4 4_第一课：大模型微调llama-factory环境准备.mp4 32_第六课：Agent设计模式（二）：REWOO，LLMComp.mp4 3_第三课：AI开发环境（python、conda、vscode.mp4 36_第十课：Langgraph项目原理与实战.mp4