课程简介
本课程是一套系统、深入的Llama3大模型实战教程，由51CTO出品，面向希望从底层原理到实际部署全面掌握大语言模型的开发者。课程从注意力机制、Transformer架构讲起，逐步深入到Llama3特有的RMSNorm、SwiGLU、RoPE、GQA和KVCache等核心组件，并配有详细的中文注释代码解读，帮你真正理解每一行代码的作用。
课程特色
- 原理+代码双管齐下：不仅讲清楚Transformer、注意力机制、文本生成策略等理论基础，还逐行解析llama3官方代码，包括completion/chat脚本、generation.py、model.py、tokenizer.py等。
- 完整部署与微调流程：涵盖Ollama、vLLM部署Llama3推理，以及使用LLaMA-Factory进行LoRA/QLoRA微调训练，并完成模型合并与评估。
- 实战项目驱动：提供医疗问答等垂直领域的微调案例，从数据集准备到模型推理评估，带你走通全流程。
适用人群
具备Python基础、希望转型大模型方向的AI开发者；想要深入理解Llama3源码并亲手微调部署的算法工程师；以及对LLM底层机制和工程实践感兴趣的研究者。
🎯 资源目录结构
📂 51CTO-Llama3大模型原理代码精讲与部署微调评估实战 （65个项目，总大小 2.13 GB）
- 📄 1 课程介绍.mp4 – 73.46 MB
- 📄 2 注意力机制.mp4 – 48.36 MB
- 📄 3 自注意力机制.mp4 – 30.32 MB
- 📄 4 Transformer的架构概述.mp4 – 23.77 MB
- 📄 5 Transformer Encoder的多头注意力.mp4 – 53.85 MB
- 📄 6 Transformer Encoder的位置编码.mp4 – 36.50 MB
- 📄 7 Transformer 残差链接、LayerNorm、FFN.mp4 – 20.85 MB
- 📄 8 Transformer Decoder.mp4 – 21.44 MB
- 📄 9 Transformer 训练及性能.mp4 – 35.89 MB
- 📄 10 Transformer机器翻译工作流程.mp4 – 9.60 MB
- ……
🔗 网盘下载链接
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