51cto Llama3大模型原理代码精讲与部署微调评估实战

Dec 31,2025 383 次浏览 ¥30 编号：56676

📖 内容简介

《51cto Llama3大模型原理代码精讲与部署微调评估实战》核心内容与实战指南** 本书《51cto Llama3大模型原理代码精讲与部署微调评估实战》是一本专注于Meta最新开源大语言模型**Llama 3**的实战型技术指南。全书深入浅出地讲解了Llama 3大模型的**核心原理、代码实现、本地部署、微调训练与效果评估**等全链路实战技能。 **核心内容精讲**：本书从基础的**注意力机制**与**自注意力机制**入手，系统剖析了现代大模型的基石——**Transformer架构**，详细解读了其**多头注意力机制**与**位置编码**等关键模块的原理，为理解Llama 3打下坚实理论基础。 **实战应用聚焦**：不止于理论，本书重点在于“实战”。它提供了详尽的**代码精讲**，指导读者一步步完成Llama 3大模型的**本地部署**与**服务搭建**。同时，重点讲解了如何针对特定任务进行高效的**模型微调**，并介绍了科学的**评估方法**，确保模型优化效果可衡量。无论你是希望深入理解**大语言模型原理**的开发者，还是急需掌握**Llama 3部署与微调**实战技巧的工程师，本书都能提供从理论到代码的完整路径，是掌握前沿AI技术并付诸实践的优质学习资源。

*内容摘要，帮助您快速了解要点

1 课程介绍.mp4
2 注意力机制.mp4
3 自注意力机制.mp4
4 Transformer的架构概述.mp4
5 Transformer Encoder的多头注意力.mp4
6 Transformer Encoder的位置编码.mp4
7 Transformer 残差链接、LayerNorm、FFN.mp4
8 Transformer Decoder.mp4
9 Transformer 训练及性能.mp4
10 Transformer机器翻译工作流程.mp4
11 Transformer的Encoder代码解读.mp4
12 Transformer的Decoder代码解读.mp4
13 Transformer的超参设置代码解读.mp4
14 Transformer的训练示例（人为随机数据）代码解读.mp4
15 Transformer的训练示例(德语-英语机器翻译)代码解.mp4
16 结合中文注释代码深入解读1.mp4
17 结合中文注释代码深入解读2.mp4
18 LLM推理方式.mp4
19 文本生成模式.mp4
20 文本生成策略.mp4
21 Token和分词器.mp4
22 文本生成过程.mp4
23 prefill和解码阶段.mp4
24 llama3文本生成过程.mp4
25 文本生成时的QKV含义.mp4
26 大模型开发阶段划分.mp4
27 SFT微调.mp4
28 微调方法(全参、冻结参数、LoRA、QLoRA).mp4
29 LoRA微调.mp4
30 QLoRA微调.mp4
31 llama模型进化史.mp4
32 llama3模型类型.mp4
33 llama大模型生态.mp4
34 llama3模型架构.mp4
35 RMSNorm归一化.mp4
36 SwiGLU激活函数.mp4
37 RoPE旋转位置编码.mp4
38 GQA分组查询注意力.mp4
39 KVCache.mp4
40 各文件功能.mp4
41 completion和chat应用脚本代码解析.mp4
42 generation.py代码解析.mp4
43 model.py代码解析.mp4
44 tokenizer.py代码解析.mp4
45 RMSNorm代码解析.mp4
46 SwiGLU代码解析.mp4
47 GQA代码解析.mp4
48 RoPE代码解析.mp4
49 KVCache代码解析.mp4
50 阿里云实例创建.mp4
51 ollama介绍.mp4
52 ollama安装.mp4
53 llama3推理.mp4
54 vLLM部署llama3.mp4
55 llama_factory介绍.mp4
56 llama_factory安装及llama3模型下载.mp4
57 LoRA微调训练.mp4
58 llama3中文增强大模型推理.mp4
59 llama3中文增强大模型评估.mp4
60 lora文件合并.mp4
61 数据集准备.mp4
62 lora 微调.mp4
63 llama3医疗问答大模型推理.mp4
64 qlora微调 .mp4
65 qlora微调的医疗问答大模型推理.mp4
课件资料.7z