目标：培养人工智能领域的高级研究人员和工程师，使他们具备训练和部署大规模 AI 模型的能力。
适合人群：
具有计算机科学或相关领域硕士或博士学位的个人
具有机器学习和深度学习基础知识
对人工智能和大模型训练有浓厚兴趣
课程内容：
模块 1：大模型基础
大模型概述和应用
Transformer 架构和预训练技术
大模型训练的挑战和最佳实践
模块 2：大模型训练实践
分布式训练和优化技术
数据预处理和增强技术
模型评估和微调
模块 3：大模型部署
云计算平台和基础设施
模型推理和优化
模型监控和管理
模块 4：实际项目
指导学生完成一个实际的大模型训练和部署项目
提供导师指导和行业专家反馈
模块 5：前沿研究
最新的大模型研究和进展
人工智能伦理和社会影响
课程特点：
由业界领先的 AI 研究人员和工程师授课
涵盖大模型训练和部署的最新技术和最佳实践
实时在线课程，提供互动性和灵活性
导师指导和项目支持
可选的认证考试，以证明掌握程度
课程成果：
深入了解大模型训练和部署的技术
能够训练和部署自己的大规模 AI 模型
提升在人工智能领域的研究和开发能力
获得行业认证，证明在大模型训练方面的专业知识
/14-089-2024最新黑马博学谷-AI大模型训练营1期/
│├─1-1 开班仪式+python前置课程串讲-.mp4 284.1MB
│├─1-10 【项目1】金融行业动态风向评估-.mp4 1.4GB
│├─1-11 【项目1】金融行业动态风向评估-.mp4 663MB
│├─1-12 【项目2】电商领域虚拟试衣系统-.mp4 398MB
│├─1-13 【项目2】电商领域虚拟试衣系统-.mp4 528.6MB
│├─1-14 【项目3】物流行业信息咨询智能问答系统-.mp4 1.5GB
│├─1-15 【项目3】物流行业信息咨询智能问答系统-.mp4 468MB
│├─1-16 【项目3】物流行业信息咨询智能问答系统 2024.03.05-.mp4 794.2MB
│├─1-17 【项目3】物流行业信息咨询智能问答系统(2024.03.07)-.mp4 783.7MB
│├─1-18 【项目4】大健康行业智能问诊系统(2024.03.10)-.mp4 909MB
│├─1-19 20 【项目4】大健康行业智能问诊系统-.mp4 395.8MB
│├─1-2 大模型前置知识-.mp4 534.9MB
│├─1-21【项目5-1】新零售行业评价决策系统【基于BERT+PET方式】-.mp4 836.9MB
│├─1-22【项目5-2】新零售行业评价决策系统【基于BERT+P-Tuning方式】-.mp4 1.3GB
│├─1-23【项目5-2】新零售行业评价决策系统【基于BERT+P-Tuning方式】-.mp4 629.7MB
│├─1-24 【项目6】新媒体行业评论智能分类与信息抽取系统-.mp4 934.1MB
│├─1-25 【项目6】新媒体行业评论智能分类与信息抽取系统-.mp4 950.9MB
│├─1-26 Stable Diffusion多模态大模型应用实战-.mp4 374.4MB
│├─1-27 Stable Diffusion多模态大模型应用实战-.mp4 352.2MB
│├─1-28 Stable Diffusion多模态大模型应用实战-.mp4 240.2MB
│├─1-29 Stable Diffusion多模态大模型应用实战-.mp4 579.4MB
│├─1-3 大模型前置知识-.mp4 264.6MB
│├─1-30 Stable Diffusion多模态大模型应用实战-.mp4 375.8MB
│├─1-31 文心一言& 百度千帆大模型平台-.mp4 206.2MB
│├─1-32 文心一言& 百度千帆大模型平台-.mp4 278.4MB
│├─1-33 讯飞星火大模型+星火微调平台应用-.mp4 370.1MB
│├─1-34 讯飞星火大模型+星火微调平台应用-.mp4 249.3MB
│├─1-35 综合项目与项目路演+【拓展】AI论文导读与论文撰写-.mp4 356.8MB
│├─1-4 大模型基础知识-.mp4 429.5MB
│├─1-5 大模型主要类别架构-.mp4 410.1MB
│├─1-6 主流大模型介绍及大模型Prompt-Tuning方法入门-.mp4 276.4MB
│├─1-6 主流大模型介绍及大模型Prompt-Tuning方法入门2-.mp4 593.4MB
│├─1-7 主流大模型介绍及大模型Prompt-Tuning方法入门-.mp4 663.9MB
│├─1-8 大模型Prompt-Tuning方法进阶-.mp4 814.3MB
│├─1-9 大模型提示词工程应用-.mp4 944.2MB
│├─直播资料-
直播资料-/
│├─1月27日
│├─1月30日
│├─2月1日
│├─2月20日
│├─2月22日
│├─2月25日
│├─2月27日-虚拟试衣
│├─2月29日-虚拟试衣
│├─2月3日
│├─3月10日
│├─3月12日
│├─3月14日
│├─3月17日
│├─3月19日
│├─3月21日
│├─3月26日AIGC
│├─3月28日图像生成
│├─3月30号图像生成
│├─3月3日
│├─3月5日
│├─3月7日
│├─4月2号图像生成
│├─4月7日-文心一言和千帆大模型
│├─4月9日-星火大模型
│1月27日/
││├─00-深度学习简介.pdf 1.5MB
││├─01-PyTorch基本使用.pdf 3.8MB
│1月30日/
││├─代码
││├─作业
││├─大模型项目研发流程.pdf 279.6KB
││├─课件
││├─部分截图
││代码/
│││├─LLM_Base
│││LLM_Base/
││││├─BLEU_demo.py 939byte
││││├─PPL_demo.py 631byte
││││├─ROUGE_demo.py 655byte
││││├─__init__.py
││作业/
│││├─作业.txt 46byte
││课件/
│││├─01-LLM基础知识.pdf 3.2MB
││部分截图/
│││├─PPL公式解析.png 704.3KB
│││├─指标解析.png 732.4KB
│││├─神经网络语言模型介绍.png 1.1MB
│││├─项目开发人员配置.jpg 331.6KB
│2月1日/
││├─课件+预习
││课件+预习/
│││├─01-ChatGPT模型原理介绍.pdf 4.5MB
│││├─02-LLM主要架构介绍.pdf 3.2MB
│2月20日/
││├─课件+预习
││课件+预习/
│││├─01-大模型prompt-Tuning方法进阶.pdf 3.1MB
│││├─02-大模型提示工程指南.pdf 3.5MB
│2月22日/
││├─01-大模型提示工程指南.pdf 3.4MB
││├─02-金融行业动态方向评估项目.pdf 2.1MB
││├─ChatGLM-6B
││ChatGLM-6B/
│││├─FAQ.md 940byte
│││├─LICENSE 11.1KB
│││├─MODEL_LICENSE 4.2KB
│││├─PROJECT.md 4.5KB
│││├─README.md 22.6KB
│││├─README_en.md 20.2KB
│││├─THUDM
│││├─UPDATE.md 6.3KB
│││├─api.py 1.8KB
│││├─cli_demo.py 1.9KB
│││├─cli_demo_vision.py 1.9KB
│││├─examples
│││├─improve
│││├─limitations
│││├─ptuning
│││├─requirements.txt 96byte
│││├─resources
│││├─utils.py 2KB
│││├─web_demo.py 3.8KB
│││├─web_demo2.py 2.1KB
│││├─web_demo_old.py 2KB
│││├─web_demo_vision.py 4.5KB
│││THUDM/
││││├─chatglm-6b
││││├─chatglm-6b-int4
││││chatglm-6b-int4/
│││││├─LICENSE 11.1KB
│││││├─MODEL_LICENSE 4.2KB
│││││├─README.md 4.8KB
│││││├─config.json 838byte
│││││├─configuration_chatglm.py 4.3KB
│││││├─ice_text.model 2.6MB
│││││├─modeling_chatglm.py 58KB
│││││├─pytorch_model.bin 3.6GB
│││││├─quantization.py 30.3KB
│││││├─quantization_kernels.c 1.1KB
│││││├─quantization_kernels_parallel.c 1.6KB
│││││├─tokenization_chatglm.py 16.6KB
│││││├─tokenizer_config.json 446byte
││││chatglm-6b/
│││││├─LICENSE 11.1KB
│││││├─MODEL_LICENSE 4.2KB
│││││├─README.md 6.6KB
│││││├─config.json 773byte
│││││├─configuration_chatglm.py 4.2KB
│││││├─ice_text.model 2.6MB
│││││├─modeling_chatglm.py 56.3KB
│││││├─pytorch_model-00001-of-00008.bin 1.6GB
│││││├─pytorch_model-00002-of-00008.bin 1.8GB
│││││├─pytorch_model-00003-of-00008.bin 1.8GB
│││││├─pytorch_model-00004-of-00008.bin 1.8GB
│││││├─pytorch_model-00005-of-00008.bin 1.8GB
│││││├─pytorch_model-00006-of-00008.bin 1.8GB
│││││├─pytorch_model-00007-of-00008.bin 1GB
│││││├─pytorch_model-00008-of-00008.bin 1019.8MB
│││││├─pytorch_model.bin.index.json 32.6KB
│││││├─quantization.py 14.7KB
│││││├─test_modeling_chatglm.py 13.5KB
│││││├─tokenization_chatglm.py 16.6KB
│││││├─tokenizer_config.json 441byte
│││examples/
││││├─ad-writing-2.png 122.7KB
││││├─blog-outline.png 162.3KB
││││├─comments-writing.png 260.1KB
││││├─email-writing-1.png 230.4KB
││││├─email-writing-2.png 224KB
││││├─information-extraction.png 130.9KB
││││├─role-play.png 278.5KB
││││├─self-introduction.png 231.2KB
││││├─sport.png 291.5KB
││││├─tour-guide.png 331.5KB
│││improve/
││││├─README.md 3.7KB
││││├─data_sample.jsonl 51.1KB
│││limitations/
││││├─factual_error.png 134.5KB
││││├─math_error.png 25.2KB
││││├─self-confusion_google.jpg 152.2KB
││││├─self-confusion_openai.jpg 142.8KB
││││├─self-confusion_tencent.jpg 125.4KB
│││ptuning/
││││├─README.md 10.5KB
││││├─README_en.md 11.2KB
││││├─arguments.py 8.3KB
││││├─deepspeed.json 509byte
││││├─ds_train_finetune.sh 766byte
││││├─evaluate.sh 660byte
││││├─evaluate_finetune.sh 562byte
││││├─main.py 18.2KB
││││├─train.sh 753byte
││││├─train_chat.sh 745byte
││││├─trainer.py 181.2KB
││││├─trainer_seq2seq.py 11.2KB
││││├─web_demo.py 5.6KB
││││├─web_demo.sh 217byte
│││resources/
││││├─WECHAT.md 223byte
││││├─cli-demo.png 463KB
││││├─english-q1-new.png 105.4KB
││││├─english-q1-old.png 73.3KB
││││├─english-q2-new.png 74KB
││││├─english-q2-old.png 112.3KB
││││├─english-q3-new.png 98.7KB
││││├─english-q3-old.png 104.2KB
││││├─english-q4-new.png 177KB
││││├─english-q4-old.png 170.6KB
││││├─visualglm.png 247.3KB
││││├─web-demo.gif 2.2MB
││││├─web-demo.png 586.9KB
││││├─webglm.jpg 106.4KB
││││├─wechat.jpg 151KB
│2月25日/
││├─代码
││├─课件
││代码/
│││├─finance_classify.py 4.5KB
│││├─finance_ie.py 5.1KB
│││├─finance_text_matching.py 3.2KB
│││├─test.py 2.4KB
││课件/
│││├─02-金融行业动态方向评估项目介绍.pdf 776.1KB
│││├─03-LLM实现金融文本文本分类.pdf 1.4MB
│││├─04-LLM实现金融文本信息抽取.pdf 1.3MB
│││├─05-LLM实现金融文本匹配.pdf 1.3MB
│2月27日-虚拟试衣/
││├─01-讲义
││├─PAI平台开通指南.pdf 3.8MB
││├─人工智能平台PAI使用指南.pdf 8MB
││01-讲义/
│││├─01-虚拟试衣背景.pdf 1.8MB
│││├─02-阿里PAI平台.pdf 2.8MB
│││├─03-阿里云注册及开通PAI.pdf 2MB
│││├─04-PAI_DSW的环境搭建.pdf 2MB
│2月29日-虚拟试衣/
││├─01-讲义
││01-讲义/
│││├─04-PAI_DSW的环境搭建.pdf 2.3MB
│││├─05-虚拟试衣实践.pdf 5.2MB
│││├─06-资源清理.pdf 1.5MB
│2月3日/
││├─课件
││课件/
│││├─01-LLM主流开源大模型介绍.pdf 3.1MB
│││├─02-大模型prompt-Tuning方法入门.pdf 3MB
│3月10日/
││├─代码
││├─课件
││代码/
│││├─Gpt2_Chatbot
│││Gpt2_Chatbot/
││││├─__init__.py 72byte
││││├─app.py 487byte
││││├─config
││││├─data
││││├─data_preprocess
││││├─flask_predict.py 2.6KB
││││├─functions_tools.py 3.3KB
││││├─gpt2
││││├─interact.py 5.5KB
││││├─other_data
││││├─parameter_config.py 2.6KB
││││├─readme 1.9KB
││││├─save_model
││││├─save_model1
││││├─templates
││││├─train.py 11.4KB
││││├─vocab
││││config/
│││││├─config.json 875byte
││││data/
│││││├─medical_train.pkl 9.8MB
│││││├─medical_train.txt 9.5MB
│││││├─medical_valid.pkl 134.3KB
│││││├─medical_valid.txt 130.8KB
││││data_preprocess/
│││││├─__init__.py 70byte
│││││├─dataloader.py 4.4KB
│││││├─dataset.py 2.1KB
│││││├─preprocess.py 3.9KB
││││gpt2/
│││││├─README.md 8.1KB
│││││├─generation_config.json 130byte
│││││├─merges.txt 494.5KB
│││││├─tokenizer.json 1.3MB
│││││├─vocab.json 1017.9KB
││││other_data/
│││││├─闲聊语料.pkl 68.8MB
│││││├─闲聊语料.txt 65MB
││││save_model/
│││││├─epoch97
│││││epoch97/
││││││├─config.json 838byte
││││││├─pytorch_model.bin 378.5MB
││││save_model1/
│││││├─min_ppl_model_bj
│││││min_ppl_model_bj/
││││││├─config.json 977byte
││││││├─generation_config.json 119byte
││││││├─model.safetensors 366.5MB
││││templates/
│││││├─index.html 694byte
│││││├─index1.html 1.9KB
││││vocab/
│││││├─vocab.txt 74.3KB
│││││├─vocab2.txt 127.6KB
││课件/
│││├─基于GPT2搭建医疗问诊机器人.pdf 2.2MB
│3月12日/
││├─代码
││├─课件
││├─课前下载
││├─预训练模型
││代码/
│││├─PET.zip 71.5KB
││课件/
│││├─01-新零售行业评价决策系统介绍.pdf 1.6MB
│││├─02-基于BERT+PET方式文本分类介绍.pdf 1.7MB
│││├─03-基于BERT+PET方式数据预处理介绍.pdf 1.4MB
│││├─04-基于BERT+PET方式模型搭建.pdf 1.4MB
││课前下载/
│││├─bert-base-chinese
│││bert-base-chinese/
││││├─README.md 21byte
││││├─config.json 624byte
││││├─flax_model.msgpack 390.2MB
││││├─pytorch_model.bin 392.5MB
││││├─tf_model.h5 456.2MB
││││├─tokenizer.json 262.6KB
││││├─tokenizer_config.json 29byte
││││├─vocab.txt 107KB
││预训练模型/
│││├─bert-base-chinese
│││bert-base-chinese/
││││├─config.json 624byte
││││├─tokenizer.json 262.6KB
│3月14日/
││├─03-基于BERT+PET方式数据预处理介绍.pdf 1.4MB
││├─代码
││代码/
│││├─PET.zip 71.5KB
│3月17日/
││├─代码
││├─课件
││代码/
│││├─P-Tuning
│││P-Tuning/
││││├─__init__.py
││││├─checkpoints
││││├─data
││││├─data_handle
││││├─inference.py 3.2KB
││││├─ptune_config.py 1.1KB
││││├─train.py 7.7KB
││││├─utils
││││checkpoints/
│││││├─model_old_best
│││││model_old_best/
││││││├─config.json 867byte
││││││├─generation_config.json 90byte
││││││├─model.safetensors 390.2MB
││││││├─pytorch_model.bin 390.3MB
││││││├─special_tokens_map.json 125byte
││││││├─tokenizer.json 428.8KB
││││││├─tokenizer_config.json 338byte
││││││├─vocab.txt 107KB
││││data/
│││││├─dev.txt 70.2KB
│││││├─train.txt 9.6KB
│││││├─verbalizer.txt 139byte
││││data_handle/
│││││├─__init__.py
│││││├─data_loader.py 1.6KB
│││││├─data_preprocess.py 6.3KB
││││utils/
│││││├─__init__.py
│││││├─common_utils.py 4KB
│││││├─metirc_utils.py 4.6KB
│││││├─verbalizer.py 7.6KB
││课件/
│││├─05-基于BERT+P-Tuning方式文本分类介绍.pdf 1.7MB
│││├─06-基于BERT+P-Tuning方式数据预处理介绍.pdf 1.4MB
│││├─07-基于BERT+P-Tuning方式文本分类模型搭建.pdf 1.4MB
│3月19日/
││├─代码
││├─课件
││代码/
│││├─ptune_chatglm
│││ptune_chatglm/
││││├─__init__.py 22byte
││││├─data
││││├─data_handle
││││├─glm_config.py 1.1KB
││││├─inference.py 2.7KB
││││├─train.py 7KB
││││├─utils
││││data/
│││││├─dataset.jsonl 4.4KB
│││││├─mixed_dev_dataset.jsonl 64.9KB
│││││├─mixed_train_dataset.jsonl 496.8KB
││││data_handle/
│││││├─__init__.py
│││││├─data_loader.py 1.5KB
│││││├─data_preprocess.py 6.2KB
││││utils/
│││││├─__init__.py
│││││├─common_utils.py 966byte
││课件/
│││├─新媒体行业评论智能分类与信息抽取系统.pdf 2.2MB
│3月21日/
││├─代码
││├─课件
││├─趋动云使用《补充》.pdf 24.2MB
││代码/
│││├─ptune_chatglm
│││ptune_chatglm/
││││├─__init__.py 22byte
││││├─data
││││├─data_handle
││││├─glm_config.py 1.1KB
││││├─inference.py 2.7KB
││││├─train.py 7KB
││││├─utils
││││data/
│││││├─dataset.jsonl 4.4KB
│││││├─mixed_dev_dataset.jsonl 64.9KB
│││││├─mixed_train_dataset.jsonl 496.8KB
││││data_handle/
│││││├─__init__.py
│││││├─data_loader.py 1.5KB
│││││├─data_preprocess.py 6.2KB
││││utils/
│││││├─__init__.py
│││││├─common_utils.py 966byte
││课件/
│││├─新媒体行业评论智能分类与信息抽取系统.pdf 2.2MB
│3月26日AIGC/
││├─01-AIGC 背景.pdf 6.1MB
││├─02-图像生成方法.pdf 4.6MB
│3月28日图像生成/
││├─03-stableDiffusion详解.pdf 4.9MB
│3月30号图像生成/
││├─03-stableDiffusion详解.pdf 4.9MB
││├─04-StableDiffusion实践.pdf 6.3MB
│3月3日/
││├─一定要下载的模型
││├─代码
││├─课件
││一定要下载的模型/
│││├─m3e-base
│││m3e-base/
││││├─1_Pooling
││││├─README.md 26KB
││││├─config.json 932byte
││││├─gitattributes 1.5KB
││││├─model.safetensors 390.1MB
││││├─modules.json 229byte
││││├─pytorch_model.bin 390.2MB
││││├─sentence_bert_config.json 53byte
││││├─special_tokens_map.json 125byte
││││├─tokenizer.json 428.8KB
││││├─tokenizer_config.json 342byte
││││├─vocab.txt 107KB
││││1_Pooling/
│││││├─config.json 190byte
││代码/
│││├─project2
│││project2/
││││├─Agents_module
││││├─Chains_module
││││├─Indexes_module
││││├─Memory_module
││││├─Models_module
││││├─Prompts_module
││││Agents_module/
│││││├─demo_agent.py 893byte
││││Chains_module/
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││课件/
│││├─01-LangChain基础知识入门.pdf 2.9MB
│││├─02-基于LangChain+ChatGLM-6B实现物流行业信息咨询.pdf 2.2MB
│3月5日/
││├─代码
││├─课件
││代码/
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│││├─faiss
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│││faiss/
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││││├─logistics
││││camp/
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│││││├─index.faiss 9KB
│││││├─index.pkl 1.1KB
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││││├─README.md 26KB
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││││1_Pooling/
│││││├─config.json 190byte
││课件/
│││├─01-LangChain基础知识入门.pdf 2.9MB
│││├─02-基于LangChain+ChatGLM-6B实现物流行业信息咨询.pdf 2.2MB
│3月7日/
││├─代码
││├─课件
││代码/
│││├─Gpt2_Chatbot
│││Gpt2_Chatbot/
││││├─__init__.py 72byte
││││├─app.py 487byte
││││├─config
││││├─data
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││││├─flask_predict.py 2.6KB
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││││├─interact.py 5.4KB
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││││├─vocab
││││config/
│││││├─config.json 875byte
││││data/
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│││││├─__init__.py 70byte
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││││gpt2/
│││││├─README.md 8.1KB
│││││├─generation_config.json 130byte
│││││├─merges.txt 494.5KB
│││││├─tokenizer.json 1.3MB
│││││├─vocab.json 1017.9KB
││││templates/
│││││├─index.html 718byte
││││vocab/
│││││├─vocab.txt 74.3KB
│││││├─vocab2.txt 127.6KB
││课件/
│││├─基于GPT2搭建医疗问诊机器人.pdf 2.2MB
│4月2号图像生成/
││├─05-腾讯云AI绘画.pdf 13.5MB
││├─aigc_demo_origin.zip 6.4MB
││├─img-glasses
││├─img_Plaidshirtprogrammer
││├─weights
││img-glasses/
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││img_Plaidshirtprogrammer/
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││weights/
│││├─glass.safetensors 36.1MB
│││├─model-plaidshirtprogrammer.ckpt 2GB
│4月7日-文心一言和千帆大模型/
││├─01-文心一言的使用.zip 22MB
││├─02-千帆大模型简介.pdf 14.3MB
││├─03-千帆大模型的使用.zip 12.8MB
││├─sample-text-dialog-unsort-jsonl.zip 154.3KB
││├─清洗emoji数据的demo数据集.zip 219.7KB
│4月9日-星火大模型/
││├─translate_in_many_style.zip 79.3MB
││├─星火大模型（博学谷）.pdf 12.1MB
