nate.river c89d492801 | 5 months ago | |
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00.Course-Review | 7 months ago | |
01.ChatGLM | 6 months ago | |
02.ChatGLM2 | 6 months ago | |
03.Decoding | 5 months ago | |
04.LLaMA | 7 months ago | |
05.LLaMA2 | 7 months ago | |
06.MoE | 7 months ago | |
07.CPM | 7 months ago | |
08.PEFT | 7 months ago | |
09.Prompt Engineering | 7 months ago | |
10.Quantization | 7 months ago | |
11.LangChain | 7 months ago | |
assets | 7 months ago | |
README.md | 7 months ago |
昇思MindSpore技术公开课大模型专题(第二期)开课啦!
第二期课程在第一期基础上做了全面的升级,对第一期课程意犹未尽的小伙伴可以来继续一起学习大模型啦,也非常欢迎新的小伙伴加入!
学术圈、企业、优秀开发者等各领域大咖讲师齐聚MindSpore为各位开发者教学,课程全程免费,对大模型领域感兴趣的小伙伴速速报名啦!
因为课程周期较长,课节安排可能会在中途出现微调,以最终授课情况为准,感谢理解
【课前学习】 MindSpore Transformers大模型套件:架构讲解与使用入门
介绍MindSpore Transformers大模型套件现状,讲解套件架构及高阶接口设计,走读工程架构模块代码,学习基本使用方式
第一讲:ChatGLM
介绍技术公开课整体课程安排;ChatGLM模型结构,走读代码演示ChatGLM推理部署
第二讲:多模态遥感智能解译基础模型
介绍多模态遥感智能解译基础模型的原理、训推等相关技术,以及模型相关行业应用
第三讲:ChatGLM2
介绍ChatGLM2模型结构,走读代码演示ChatGLM推理部署
第四讲:文本生成解码原理
介绍Beam search和采样的原理及代码实现
第五讲:LLAMA
介绍LLAMA模型结构,走读代码演示推理部署,介绍Alpaca
第六讲:LLAMA2
介绍LLAMA2模型结构,走读代码演示LLAMA2 chat部署
第七讲:云从大模型
第八讲:MOE
第九讲:CPM
介绍CPM-Bee预训练、推理、微调及代码现场演示
第十讲:高效参数微调
介绍Lora、(P-Tuning)原理及代码实现
第十一讲:参数微调平台
第十二讲:Prompt Engineering
第十三讲:量化
介绍低比特量化等相关模型量化技术
第十四讲:框架LangChain模块解析
解析Models、Prompts、Memory、Chains、Agents、Indexes、Callbacks模块,及案例分析
第十五讲:LangChain对话机器人综合案例
MindSpore Transformers本地模型与LangChain框架组合使用,通过LangChain框架管理向量库并基于向量库对MindSpore Transformers本地模型问答进行优化
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