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大模型微调实战营-应用篇 (更新中)

本课程包括大模型基础,大模型指令微调,常用的开源模型微调,大模型对齐,垂直领域大模型应用5个阶段,内容涵盖大模型微调应用场景,大模型基座,LoRA参数微调,模型压缩,QLoRA参数微调,DeepSpeed训练框架解析,Megatron-LM训练框架解析,Flash Attention技术应用,微调模型Benchmark,ChatGLM,LLaMA,Mistral,MoE,大模型对齐,RLHF,DPO,垂直领域大模型应用等前沿技术等全方位知识讲解,并结合8个实战项目,帮助同学们实现学以致用。

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所属分类:大数据与机器学习
课程介绍:
1. 深入浅出,循序渐进,从理论到实战逐个攻破;

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3. 理论结合实践,教授结束后布置练习项目,答疑群内,讲师面对面和学员一起交流遇到的难题;

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课程通过OpenCV和TensorRT的学习,向学员介绍计算机视觉世界。其中包括YoloV5人体系列的详细步骤和流程,通过插件plugin的讲解,使学员理解decode原理,结合实际的代码示例,帮助学员实战经验的积累。

课程的后半部分则是围绕各种模型进行训练和应用,包括Facenet人脸检测、人体姿态估计、LPRNET模型等。同时,也介绍了一些实战项目,比如SMOKE3D目标检测和modnet抠图等内容。总的来说,本课程全面覆盖了C++ TensorRT的高性能部署,帮助学员建立丰富和实际的计算机视觉应用经验。


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