马哥教育-大模型应用与工程实践
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资源介绍
📁 马哥教育-大模型应用与工程实践
📁 18-c08面向对象进阶
📁 22-神经网络基础概率
📁 13-c06文件IO和序列化
📁 30-Transformer模型训练深度解析、各组件的演进、GPU
📁 12-c06文件IO和序列化
📁 2-Python基础c02线性表
📁 31-模型分布式训练并行策略、通信原语、ZeRO、混合并行、模型训练案例
📁 7-c04函数
📁 27-优化器正则化CNN和RNNLSTM
📁 1-Python基础
📁 3-c02线性表
📁 39-LLM推理系统的约束分析、架构设计与SLA达成路径
📁 5-c03哈希表c04函数
📁 33-HF API及用例、模型微调工作机制、微调数据集和对话模板、LoRA
📁 37-第16节-基于LiteLLM-Proxy的生产架构案例、Ray与Ray Cluster、Ray Cluster创建与管理
📁 40-分布式、云原生与生产级系统
📁 17-c07面向对象c08面向对象进阶
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