JK-AI大模型微调训练营第5期资源网盘下载
JK-AI大模型微调训练营第5期资源网盘下载，本课程分为四阶技术：提示工程、AI智能体、大模型微调和预训练技术。课程内容从大模型技术发展史、Transformer架构、GPT系列模型等基础知识入手，逐步深入讲解高效微调技术(如LoRA、QLoRA)、量化技术(如GPTQ、AWQ)、分布式训练框架(如DeepSpeed)以及国产化实战(如华为Ascend 910微调ChatGLM-6B)。通过实战案例(如Whisper语音识别、ChatGLM3微调)和工具库(如Hugging Face Transformers、PEFT)，学员将掌握大模型开发、微调、部署的全流程技能。课程亮点1. 全面覆盖大模型技术本课程不仅涵盖了大模型技术的发展史，还深入讲解了Transformer架构和GPT系列模型等基础知识。学员将从零开始，逐步建立起对大模型技术的全面理解。2. 高效微调技术课程详细介绍了多种高效的微调技术，如LoRA和QLoRA。这些技术可以帮助学员在有限的计算资源下，实现大模型的高效微调，从而在实际应用中取得更好的效果。3. 量化技术量化技术是提高模型推理效率的重要手段。课程讲解了GPTQ和AWQ等量化技术，帮助学员在保持模型性能的同时，大幅降低模型的内存和计算开销。4. 分布式训练框架为了应对大规模数据和模型的训练需求，课程介绍了DeepSpeed等分布式训练框架。通过这些框架，学员可以实现高效、稳定的分布式训练，大幅缩短训练时间。5. 国产化实战课程特别关注国产化实战，通过华为Ascend 910微调ChatGLM-6B等实战案例，帮助学员掌握国产化大模型的开发和部署技术。6. 实战案例和工具库课程通过Whisper语音识别、ChatGLM3微调等实战案例，让学员在实际操作中巩固所学知识。同时，课程还介绍了Hugging Face Transformers和PEFT等工具库，帮助学员快速上手大模型开发。适合人群AI开发者和工程师数据科学家研究生和博士生对大模型技术感兴趣的自学者下载链接{anote icon="fa-download" href="https://pan.quark.cn/s/1bbbec4a44ca" type="error" content="点此下载"/}