课程简介
深度学习领域的AI大模型实战训练营，旨在帮助学员掌握AI大模型的核心技术。课程内容丰富，涵盖从基础理论到实战应用的全面知识。
课程亮点
- 实战导向：通过实际案例，让学员快速掌握AI大模型的应用。
- 权威师资：由行业专家授课，保证课程内容的实用性和前沿性。
- 互动性强：课程设置丰富的互动环节，促进学员之间的交流与合作。
适用场景
适合对AI大模型感兴趣的初学者、有志于从事AI开发的技术人员，以及希望提升自身竞争力的专业人士。
📂 资源目录
📁 直播资料
📁 📁 2月22日
📁 📁 ChatGLM-6B
📁 📁 THUDM
📁 📁 chatglm-6b
README.md [6.6 KB]
pytorch_model-00006-of-00008.bin [1.8 GB]
test_modeling_chatglm.py [13.5 KB]
MODEL_LICENSE [4.2 KB]
configuration_chatglm.py [4.2 KB]
pytorch_model-00003-of-00008.bin [1.8 GB]
LICENSE [11.1 KB]
config.json [773.0 B]
pytorch_model-00005-of-00008.bin [1.8 GB]
ice_text.model [2.6 MB]
tokenizer_config.json [441.0 B]
pytorch_model-00004-of-00008.bin [1.8 GB]
quantization.py [14.7 KB]
pytorch_model-00001-of-00008.bin [1.6 GB]
modeling_chatglm.py [56.3 KB]
pytorch_model-00002-of-00008.bin [1.8 GB]
pytorch_model-00008-of-00008.bin [1019.8 MB]
tokenization_chatglm.py [16.6 KB]
pytorch_model-00007-of-00008.bin [1.0 GB]
pytorch_model.bin.index.json [32.6 KB]
📁 📁 chatglm-6b-int4
ice_text.model [2.6 MB]
pytorch_model.bin [3.6 GB]
tokenization_chatglm.py [16.6 KB]
tokenizer_config.json [446.0 B]
config.json [838.0 B]
MODEL_LICENSE [4.2 KB]
README.md [4.8 KB]
quantization_kernels_parallel.c [1.6 KB]
LICENSE [11.1 KB]
configuration_chatglm.py [4.3 KB]
quantization_kernels.c [1.1 KB]
modeling_chatglm.py [58.0 KB]
quantization.py [30.3 KB]
📁 📁 improve
README.md [3.7 KB]
data_sample.jsonl [51.1 KB]
📁 📁 examples
email-writing-2.png [224.0 KB]
comments-writing.png [260.1 KB]
sport.png [291.5 KB]
blog-outline.png [162.3 KB]
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email-writing-1.png [230.4 KB]
self-introduction.png [231.2 KB]
role-play.png [278.5 KB]
📁 📁 ptuning
main.py [18.2 KB]
trainer.py [181.2 KB]
README_en【资源精选‖更多关注：CunworkNotes】.md [11.2 KB]
evaluate.sh [660.0 B]
web_demo.py [5.6 KB]
arguments.py [8.3 KB]
web_demo.sh [217.0 B]
README.md [10.5 KB]
trainer_seq2seq.py [11.2 KB]
deepspeed.json [509.0 B]
train_chat.sh [745.0 B]
evaluate_finetune.sh [562.0 B]
ds_train_finetune.sh [766.0 B]
train.sh [753.0 B]
📁 📁 resources
wechat.jpg [151.0 KB]
web-demo.gif [2.2 MB]
cli-demo.png [463.0 KB]
english-q2-new.png [74.0 KB]
english-q2-old.png [112.3 KB]
english-q1-new.png [105.4 KB]
english-q4-new.png [177.0 KB]
WECHAT.md [223.0 B]
english-q3-new.png [98.7 KB]
web-demo.png [586.9 KB]
english-q4-old.png [170.6 KB]
english-q1-old.png [73.3 KB]
english-q3-old.png [104.2 KB]
webglm.jpg [106.4 KB]
visualglm.png [247.3 KB]
📁 📁 limitations
math_error.png [25.2 KB]
self-confusion_google.jpg [152.2 KB]
factual_error.png [134.5 KB]
self-confusion_openai.jpg [142.8 KB]
self-confusion_tencent.jpg [125.4 KB]
utils.py [2.0 KB]
PROJECT.md [4.5 KB]
api.py [1.8 KB]
web_demo_old.py [2.0 KB]
web_demo2.py [2.1 KB]
README.md [22.6 KB]
LICENSE [11.1 KB]
web_demo.py [3.8 KB]
MODEL_LICENSE [4.2 KB]
README_en.md [20.2 KB]
FAQ.md [940.0 B]
requirements.txt [96.0 B]
UPDATE【资源精选‖更多关注：CunworkNotes】.md [6.3 KB]
web_demo_vision.py [4.5 KB]
cli_demo.py [1.9 KB]
cli_demo_vision.py [1.9 KB]
02-金融行业动态方向评估项目.pdf [2.1 MB]
01-大模型提示工程指南.pdf [3.4 MB]
2月1日.exe [5.3 MB]
4月9日-星火大模型.exe [88.6 MB]
3月3日.exe [730.8 MB]
3月10日.exe [738.7 MB]
3月12日.exe [1.1 GB]
3月26日AIGC.exe [9.2 MB]
3月14日.exe [1.3 MB]
4月2号图像生成.exe [1.9 GB]
3月19日.exe [1.9 MB]
3月30号图像生成.exe [9.5 MB]
2月27日-虚拟试衣.exe [18.0 MB]
2月20日.exe [4.5 MB]
2月29日-虚拟试衣.exe [7.4 MB]
3月5日.exe [730.8 MB]
1月30日.exe [5.2 MB]
1月27日.exe [4.5 MB]
2月25日.exe [4.7 MB]
3月21日.exe [23.0 MB]
3月17日.exe [730.7 MB]
2月3日.exe [4.2 MB]
3月7日.exe [5.2 MB]
4月7日-文心一言和千帆大模型.exe [47.7 MB]
3月28日图像生成.exe [4.4 MB]
1-25 【项目6】新媒体行业评论智能分类与信息抽取系统.mp4 [950.9 MB]
1-10 【项目1】金融行业动态风向评估【公重号：CunWorkNotes】.mp4 [1.4 GB]
1-24 【项目6】新媒体行业评论智能分类与信息抽取系统【更多精选‖公众号：CunWorknotes】 .mp4 [934.1 MB]
1-33 讯飞星火大模型+星火微调平台应用.mp4 [370.1 MB]
1-4 大模型基础知识.mp4 [429.5 MB]
1-14 【项目3】物流行业信息咨询智能问答系统【公重号：CunWorkNotes】.mp4 [1.5 GB]
1-3 大模型前置知识.mp4 [264.6 MB]
1-1 开班仪式+Python前置课程串讲.mp4 [284.1 MB]
1-11 【项目1】金融行业动态风向评估.mp4 [663.0 MB]
1-19 20 【项目4】大健康行业智能问诊系统.mp4 [395.8 MB]
1-23【项目5-2】新零售行业评价决策系统【基于BERT+P-Tuning方式】【公重号：CunWorkNotes】.mp4 [629.7 MB]
1-31 文心一言& 百度千帆大模型平台【更多精选‖公众号：CunWorknotes】 .mp4 [206.2 MB]
1-21【项目5-1】新零售行业评价决策系统【基于BERT+PET方式】.mp4 [836.9 MB]
1-32 文心一言& 百度千帆大模型平台.mp4 [278.4 MB]
1-27 Stable Diffusion多模态大模型应用实战【优质资源‖关注：cunWorkNotes 解锁】.mp4 [352.2 MB]
1-13 【项目2】电商领域虚拟试衣系统.mp4 [528.6 MB]
1-5 大模型主要类别架构【持续更新‖免费提供：CunworknoteS】.mp4 [410.1 MB]
1-30 Stable Diffusion多模态大模型应用实战.mp4 [375.8 MB]
1-16 【项目3】物流行业信息咨询智能问答系统 2024.03.05.mp4 [794.2 MB]
1-22【项目5-2】新零售行业评价决策系统【基于BERT+P-Tuning方式】【整理不易‖记得关注：CunWorKNotes】.mp4 [1.3 GB]
1-7 主流大模型介绍及大模型Prompt-Tuning方法入门【公重号：CunWorkNotes】.mp4 [663.9 MB]
1-8 大模型Prompt-Tuning方法进阶.mp4 [814.3 MB]
1-6 主流大模型介绍及大模型Prompt-Tuning方法入门2【持续更新‖免费提供：CunworknoteS】.mp4 [593.4 MB]
1-2 大模型前置知识.mp4 [534.9 MB]
1-29 Stable Diffusion多模态大模型应用实战【优质资源‖关注：cunWorkNotes 解锁】.mp4 [579.4 MB]
1-28 Stable Diffusion多模态大模型应用实战【整理不易‖记得关注：CunWorKNotes】.mp4 [240.2 MB]
1-15 【项目3】物流行业信息咨询智能问答系统.mp4 [468.0 MB]
1-17 【项目3】物流行业信息咨询智能问答系统(2024.03.07)【不易整理‖请关注：CunWorkNoteS】.mp4 [783.7 MB]
1-9 大模型提示词工程应用.mp4 [944.2 MB]
1-18 【项目4】大健康行业智能问诊系统(2024.03.10).mp4 [909.0 MB]
1-35 综合项目与项目路演+【拓展】AI论文导读与论文撰写.mp4 [356.8 MB]
1-12 【项目2】电商领域虚拟试衣系统【整理不易‖记得关注：CunWorKNotes】.mp4 [398.0 MB]
1-6 主流大模型介绍及大模型Prompt-Tuning方法入门.mp4 [276.4 MB]
1-34 讯飞星火大模型+星火微调平台应用【公重号：CunWorkNotes】.mp4 [249.3 MB]
1-26 Stable Diffusion多模态大模型应用实战【持续更新‖免费提供：CunworknoteS】.mp4 [374.4 MB]