网盘截图：
课程目录：
├── 04_Embedding基础
│ ├── day08_Embedding 与向量数据库
│ │ ├── 【录播】Embedding 与向量数据库.mp4
│ │ ├── day8-demo.zip
│ │ ├── 【MD】Embedding 与向量数据库.md
│ │ ├── 【课件】Embedding 与向量数据库.pdf
│ │ ├── 【语雀】Embedding 与向量数据库.txt
│ │ ├── 【资料】Embedding 与向量数据库.pdf
├── 09_Hugging Face
│ ├── day_15Hugging Face 模型微调训练（如何处理超长文本训练问题）
│ │ ├── 【录播】Hugging Face 模型微调训练（如何处理超长文本训练问题）.mp4
│ │ ├── model.zip
│ │ ├── 【资料】Hugging Face 模型微调训练（如何处理超长文本训练问题）.pdf
│ │ ├── 【课件】Hugging Face 模型微调训练（如何处理超长文本训练问题）.pdf
│ │ ├── demo_15.zip
│ ├── day_13Hugging Face 核心组件介绍
│ │ ├── 【资料】Hugging Face 核心组件介绍.pdf
│ │ ├── 【课件】Hugging Face 核心组件介绍.pdf
│ │ ├── demo_13.zip
│ │ ├── 【录播】Hugging Face 核心组件介绍.mp4
│ ├── day_14Hugging Face 模型微调训练（基于 BERT 的中文评价情感分析）
│ │ ├── 【录播】Hugging Face 模型微调训练（基于 BERT 的中文评价情感分析）.mp4.mp4
│ │ ├── demo_14.zip
│ │ ├── 【课件】Hugging Face 模型微调训练（基于 BERT 的中文评价情感分析）.pdf
│ │ ├── 【资料】Hugging Face 模型微调训练（基于 BERT 的中文评价情感分析）.pdf
│ ├── day_16Hugging Face 模型微调训练（GPT2-中文生成模型定制化微调训练）
│ │ ├── gpt2-chinese模型.zip
│ │ ├── 【资料】Hugging Face 模型微调训练（GPT2-中文生成模型定制化微调训练）.pdf
│ │ ├── demo_16.zip
│ │ ├── 【课件】Hugging Face 模型微调训练（GPT2-中文生成模型定制化微调训练）.pdf
│ │ ├── 【录播】Hugging Face 模型微调训练（GPT2-中文生成模型定制化微调训练）.mp4
├── 13_llamaindex
│ ├── day_25llamaindex实战（使用llamaindex构建自己的知识库）
│ │ ├── 【课件】llamaindex实战（使用llamaindex构建自己的知识库）.pdf
│ │ ├── 【录播】llamaindex实战（使用llamaindex构建自己的知识库）.mp4
│ │ ├── demo_25.zip
│ │ ├── 【资料】llamaindex实战（使用llamaindex构建自己的知识库）.pdf
│ ├── day_24Llama_Index（核心组件介绍）
│ │ ├── demo_24.zip
│ │ ├── llama_index0.8.3.zip
│ │ ├── 【资料】Llama_Index（核心组件介绍）.pdf
│ │ ├── 【课件】Llama_Index（核心组件介绍）.pdf
│ │ ├── 【录播】Llama_Index（核心组件介绍）.mp4
├── 00_Python基础
│ ├── 1-初始Python.mp4
│ ├── 3-macOS环境安装.mp4
│ ├── 8-Python文档化应用场景.mp4
│ ├── 17-爬虫（4）.mp4
│ ├── 7-Python工程应用-字符串.mp4
│ ├── 16-爬虫（3）.mp4
│ ├── 4-VSCode安装与应用.mp4
│ ├── 19.dotenv使用.mp4
│ ├── 14-爬虫（1）.mp4
│ ├── 13-文件IO.mp4
│ ├── 12-JSON应用.mp4
│ ├── 6-pip包管理工具.mp4
│ ├── 20.FastAPI的使用.mp4
│ ├── 10-字符编码的处理.mp4
│ ├── 9-如何使用注解.mp4
│ ├── 18-字符串处理.mp4
│ ├── 5-PyCharn安装与应用.mp4
│ ├── 11-Python程序调式和异常处理技巧.mp4
│ ├── 2-Windows环境安装.mp4
│ ├── 15-爬虫（2）.mp4
├── 08_LangGraph
│ ├── day12_LangGraph
│ │ ├── 【课件】LangGraph.pdf
│ │ ├── 【语雀】LangGraph.txt
│ │ ├── 【录播】LangGraph.mp4
│ │ ├── 【MD】LangGraph.md
│ │ ├── 【资料】LangGraph.pdf
│ │ ├── day12-demo.zip
├── 15 项目实战（聚客一和二期)
│ ├── day_27基于本地大模型的在线心理问诊系统（训练篇）
│ │ ├── 项目流程.png
│ │ ├── 【录播】基于本地大模型的在线心理问诊系统（训练篇01）.mp4
│ │ ├── demo_27.zip
│ │ ├── 【资料】xtuner微调大模型教程.pdf
│ │ ├── 【课件】基于本地大模型的在线心理问诊系统（训练篇）.pdf
│ │ ├── data.zip
│ ├── day_28基于本地大模型的在线心理问诊系统（训练篇）
│ │ ├── llamafactory数据集转换代码
│ │ │ ├── data_utils.py
│ │ ├── xtuner环境
│ │ │ ├── requirements.txt
│ │ ├── data
│ │ │ ├── llama_factory_data.zip
│ │ │ ├── output_conversations.csv
│ │ │ ├── xtuner_data.zip
│ │ ├── xtuner模型训练配置文件
│ │ │ ├── internlm2_5_chat_7b_qlora_oasst1_e3.py
│ │ │ ├── qwen1_5_1_8b_chat_qlora_alpaca_e3.py
│ │ ├── 【录播】基于本地大模型的在线心理问诊系统（训练篇02）.mp4
│ ├── day_31基于RAG的线上智能客服系统（部署篇）
│ │ ├── lora模型
│ │ │ ├── Qwen2.5-3B-Instruct-lora.zip
│ │ ├── 【课件】基于RAG的线上智能客服系统（部署篇）.pdf
│ │ ├── 【录播】基于RAG的线上智能客服系统（部署篇）.mp4
│ │ ├── 【资料】OpenCompass文档.md
│ │ ├── demo_31.zip
│ ├── day_32基于pytorch的语音识别与语音唤醒
│ │ ├── 本地存储index的RAG
│ │ │ ├── data
│ │ │ │ ├── 【资料】OpenCompass文档.md
│ │ │ │ ├── data.csv
│ │ │ ├── storage
│ │ │ │ ├── image__vector_store.json
│ │ │ │ ├── default__vector_store.json
│ │ │ │ ├── index_store.json
│ │ │ │ ├── graph_store.json
│ │ │ │ ├── docstore.json
│ │ │ ├── rag.py
│ │ ├── 【课件】扩展项目（基于pytorch实现的语音识别）.pdf
│ │ ├── 语音应用场景.png
│ │ ├── 【录播】扩展项目（基于pytorch的语音识别与语音唤醒）.mp4
│ │ ├── demo_32.zip
│ ├── day33_RAG项目实战（使用llamaindex构建自己的知识库）
│ │ ├── 【资料】RAG项目实战（使用llamaindex构建自己的知识库）.pdf
│ │ ├── 【录播】RAG项目实战（使用llamaindex构建自己的知识库）.mp4
│ │ ├── RAG_项目源码.zip
│ │ ├── 【课件】RAG项目实战（使用llamaindex构建自己的知识库）.pdf
│ ├── day34_视觉项目实战（基于yolo的骨龄识别项目_01）
│ │ ├── 【资料】YOLOv5目标侦测教程.pdf
│ │ ├── 【课件】视觉项目实战（基于yolo的骨龄识别项目_01）.pdf
│ │ ├── 【录播】视觉项目实战（基于yolo的骨龄识别项目_01）.mp4
│ │ ├── yolov5-master.zip
│ ├── day35_视觉项目实战（基于yolo的骨龄识别项目_02）
│ │ ├── day31_demo
│ │ │ ├── yolov5-bone
│ │ │ │ ├── .github
│ │ │ │ │ ├── workflows
│ │ │ │ │ │ ├── translate-readme.yml
│ │ │ │ │ │ ├── links.yml
│ │ │ │ │ │ ├── stale.yml
│ │ │ │ │ │ ├── codeql-analysis.yml
│ │ │ │ │ │ ├── greetings.yml
│ │ │ │ │ │ ├── docker.yml
│ │ │ │ │ │ ├── ci-testing.yml
│ │ │ │ │ ├── ISSUE_TEMPLATE
│ │ │ │ │ │ ├── bug-report.yml
│ │ │ │ │ │ ├── config.yml
│ │ │ │ │ │ ├── feature-request.yml
│ │ │ │ │ │ ├── question.yml
│ │ │ │ │ ├── dependabot.yml
│ │ │ │ │ ├── PULL_REQUEST_TEMPLATE.md
│ │ │ │ ├── runs
│ │ │ │ │ ├── detect
│ │ │ │ │ │ ├── exp4
│ │ │ │ │ │ │ ├── 1526.png
│ │ │ │ │ │ │ ├── 1548.png
│ │ │ │ │ │ │ ├── 14732.png
│ │ │ │ │ │ │ ├── 1547.png
│ │ │ │ │ │ ├── exp5
│ │ │ │ │ │ │ ├── crops
│ │ │ │ │ │ │ │ ├── MiddlePhalanx
│ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── 147322.jpg
│ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── 15484.jpg
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│ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── 15263.jpg
│ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── 15264.jpg
│ │ │ │ │ │ │ │ ├── ProximalPhalanx
│ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── 147324.jpg
│ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── 1547.jpg
│ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── 15263.jpg
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│ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── 15473.jpg
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│ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── 15483.jpg
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│ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── 147325.jpg
│ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── 15265.jpg
│ │ │ │ │ │ │ │ ├── Radius
│ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── 1547.jpg
│ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── 1548.jpg
│ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── 1526.jpg
│ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── 14732.jpg
│ │ │ │ │ │ │ │ ├── MCP
│ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── 14732.jpg
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│ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── 15262.jpg
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│ │ │ │ │ │ │ │ ├── Ulna
│ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── 1548.jpg
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│ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── 1526.jpg
│ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── 14732.jpg
│ │ │ │ │ │ │ │ ├── DistalPhalanx
│ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── 147324.jpg
│ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── 15263.jpg
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│ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── 147322.jpg
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│ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── 15483.jpg
│ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── 15265.jpg
│ │ │ │ │ │ │ │ ├── MCPFirst
│ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── 1526.jpg
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│ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── 1547.jpg
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│ │ │ │ │ │ │ ├── 1547.png
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│ │ │ │ │ │ │ ├── 1548.png
│ │ │ │ │ │ │ ├── 14732.png
│ │ │ │ │ │ ├── exp
│ │ │ │ │ │ │ ├── 1547.png
│ │ │ │ │ │ │ ├── 1548.png
│ │ │ │ │ │ ├── exp2
│ │ │ │ │ │ │ ├── 1548.png
│ │ │ │ │ │ │ ├── 14732.png
│ │ │ │ │ │ │ ├── 1547.png
│ │ │ │ │ │ ├── exp3
│ │ │ │ │ │ │ ├── 1547.png
│ │ │ │ │ │ │ ├── 1526.png
│ │ │ │ │ │ │ ├── 14732.png
│ │ │ │ │ │ │ ├── 1548.png
│ │ │ │ │ ├── train
│ │ │ │ │ │ ├── exp
│ │ │ │ │ │ │ ├── weights
│ │ │ │ │ │ │ │ ├── last.pt
│ │ │ │ │ │ │ │ ├── best.pt
│ │ │ │ │ │ │ ├── results.csv
│ │ │ │ │ │ │ ├── train_batch1.jpg
│ │ │ │ │ │ │ ├── labels_correlogram.jpg
│ │ │ │ │ │ │ ├── hyp.yaml
│ │ │ │ │ │ │ ├── opt.yaml
│ │ │ │ │ │ │ ├── labels.jpg
│ │ │ │ │ │ │ ├── train_batch0.jpg
│ │ │ │ │ │ │ ├── train_batch2.jpg
│ │ │ │ ├── utils
│ │ │ │ │ ├── segment
│ │ │ │ │ │ ├── __pycache__
│ │ │ │ │ │ │ ├── __init__.cpython-310.pyc
│ │ │ │ │ │ │ ├── general.cpython-310.pyc
│ │ │ │ │ │ ├── __init__.py
│ │ │ │ │ │ ├── general.py
│ │ │ │ │ │ ├── loss.py
│ │ │ │ │ │ ├── metrics.py
│ │ │ │ │ │ ├── dataloaders.py
│ │ │ │ │ │ ├── plots.py
│ │ │ │ │ │ ├── augmentations.py
│ │ │ │ │ ├── flask_rest_api
│ │ │ │ │ │ ├── restapi.py
│ │ │ │ │ │ ├── example_request.py
│ │ │ │ │ │ ├── README.md
│ │ │ │ │ ├── __pycache__
│ │ │ │ │ │ ├── plots.cpython-310.pyc
│ │ │ │ │ │ ├── downloads.cpython-310.pyc
│ │ │ │ │ │ ├── autobatch.cpython-310.pyc
│ │ │ │ │ │ ├── callbacks.cpython-310.pyc
│ │ │ │ │ │ ├── torch_utils.cpython-310.pyc
│ │ │ │ │ │ ├── metrics.cpython-310.pyc
│ │ │ │ │ │ ├── autoanchor.cpython-310.pyc
│ │ │ │ │ │ ├── bone_filter_utils.cpython-310.pyc
│ │ │ │ │ │ ├── bone_utils.cpython-310.pyc
│ │ │ │ │ │ ├── dataloaders.cpython-310.pyc
│ │ │ │ │ │ ├── augmentations.cpython-310.pyc
│ │ │ │ │ │ ├── general.cpython-310.pyc
│ │ │ │ │ │ ├── __init__.cpython-310.pyc
│ │ │ │ │ │ ├── loss.cpython-310.pyc
│ │ │ │ │ ├── docker
│ │ │ │ │ │ ├── Dockerfile
│ │ │ │ │ │ ├── Dockerfile-cpu
│ │ │ │ │ │ ├── Dockerfile-arm64
│ │ │ │ │ ├── aws
│ │ │ │ │ │ ├── resume.py
│ │ │ │ │ │ ├── __init__.py
│ │ │ │ │ │ ├── mime.sh
│ │ │ │ │ │ ├── userdata.sh
│ │ │ │ │ ├── google_app_engine
│ │ │ │ │ │ ├── app.yaml
│ │ │ │ │ │ ├── additional_requirements.txt
│ │ │ │ │ │ ├── Dockerfile
│ │ │ │ │ ├── loggers
│ │ │ │ │ │ ├── comet
│ │ │ │ │ │ │ ├── __pycache__
│ │ │ │ │ │ │ │ ├── comet_utils.cpython-310.pyc
│ │ │ │ │ │ │ │ ├── __init__.cpython-310.pyc
│ │ │ │ │ │ │ ├── hpo.py
│ │ │ │ │ │ │ ├── __init__.py
│ │ │ │ │ │ │ ├── comet_utils.py
│ │ │ │ │ │ │ ├── optimizer_config.json
│ │ │ │ │ │ │ ├── README.md
│ │ │ │ │ │ ├── wandb
│ │ │ │ │ │ │ ├── __pycache__
│ │ │ │ │ │ │ │ ├── __init__.cpython-310.pyc
│ │ │ │ │ │ │ │ ├── wandb_utils.cpython-310.pyc
│ │ │ │ │ │ │ ├── __init__.py
│ │ │ │ │ │ │ ├── wandb_utils.py
│ │ │ │ │ │ ├── clearml
│ │ │ │ │ │ │ ├── __pycache__
│ │ │ │ │ │ │ │ ├── __init__.cpython-310.pyc
│ │ │ │ │ │ │ │ ├── clearml_utils.cpython-310.pyc
│ │ │ │ │ │ │ ├── hpo.py
│ │ │ │ │ │ │ ├── clearml_utils.py
│ │ │ │ │ │ │ ├── README.md
│ │ │ │ │ │ │ ├── __init__.py
│ │ │ │ │ │ ├── __pycache__
│ │ │ │ │ │ │ ├── __init__.cpython-310.pyc
│ │ │ │ │ │ ├── __init__.py
│ │ │ │ │ ├── downloads.py
│ │ │ │ │ ├── plots.py
│ │ │ │ │ ├── metrics.py
│ │ │ │ │ ├── general.py
│ │ │ │ │ ├── loss.py
│ │ │ │ │ ├── bone_utils.py
│ │ │ │ │ ├── augmentations.py
│ │ │ │ │ ├── __init__.py
│ │ │ │ │ ├── bone_filter_utils.py
│ │ │ │ │ ├── triton.py
│ │ │ │ │ ├── torch_utils.py
│ │ │ │ │ ├── activations.py
│ │ │ │ │ ├── autobatch.py
│ │ │ │ │ ├── callbacks.py
│ │ │ │ │ ├── autoanchor.py
│ │ │ │ │ ├── dataloaders.py
│ │ │ │ ├── segment
│ │ │ │ │ ├── train.py
│ │ │ │ │ ├── val.py
│ │ │ │ │ ├── tutorial.ipynb
│ │ │ │ │ ├── predict.py
│ │ │ │ ├── models
│ │ │ │ │ ├── __pycache__
│ │ │ │ │ │ ├── __init__.cpython-310.pyc
│ │ │ │ │ │ ├── experimental.cpython-310.pyc
│ │ │ │ │ │ ├── yolo.cpython-310.pyc
│ │ │ │ │ │ ├── common.cpython-310.pyc
│ │ │ │ │ ├── segment
│ │ │ │ │ │ ├── yolov5m-seg.yaml
│ │ │ │ │ │ ├── yolov5n-seg.yaml
│ │ │ │ │ │ ├── yolov5s-seg.yaml
│ │ │ │ │ │ ├── yolov5x-seg.yaml
│ │ │ │ │ │ ├── yolov5l-seg.yaml
│ │ │ │ │ ├── hub
│ │ │ │ │ │ ├── yolov5n6.yaml
│ │ │ │ │ │ ├── yolov5-p34.yaml
│ │ │ │ │ │ ├── yolov5x6.yaml
│ │ │ │ │ │ ├── yolov5-p2.yaml
│ │ │ │ │ │ ├── yolov5s-ghost.yaml
│ │ │ │ │ │ ├── yolov5-p6.yaml
│ │ │ │ │ │ ├── yolov3.yaml
│ │ │ │ │ │ ├── anchors.yaml
│ │ │ │ │ │ ├── yolov5m6.yaml
│ │ │ │ │ │ ├── yolov5s-transformer.yaml
│ │ │ │ │ │ ├── yolov5-bifpn.yaml
│ │ │ │ │ │ ├── yolov3-spp.yaml
│ │ │ │ │ │ ├── yolov5s-LeakyReLU.yaml
│ │ │ │ │ │ ├── yolov5-panet.yaml
│ │ │ │ │ │ ├── yolov5l6.yaml
│ │ │ │ │ │ ├── yolov5s6.yaml
│ │ │ │ │ │ ├── yolov5-fpn.yaml
│ │ │ │ │ │ ├── yolov3-tiny.yaml
│ │ │ │ │ │ ├── yolov5-p7.yaml
│ │ │ │ │ ├── tf.py
│ │ │ │ │ ├── yolov5m.yaml
│ │ │ │ │ ├── __init__.py
│ │ │ │ │ ├── yolo.py
│ │ │ │ │ ├── yolov5l.yaml
│ │ │ │ │ ├── experimental.py
│ │ │ │ │ ├── common.py
│ │ │ │ │ ├── yolov5n.yaml
│ │ │ │ │ ├── yolov5x.yaml
│ │ │ │ │ ├── yolov5s.yaml
│ │ │ │ ├── classify
│ │ │ │ │ ├── val.py
│ │ │ │ │ ├── train.py
│ │ │ │ │ ├── tutorial.ipynb
│ │ │ │ │ ├── predict.py
│ │ │ │ ├── __pycache__
│ │ │ │ │ ├── hubconf.cpython-310.pyc
│ │ │ │ │ ├── export.cpython-310.pyc
│ │ │ │ │ ├── val.cpython-310.pyc
│ │ │ │ ├── data
│ │ │ │ │ ├── hyps
│ │ │ │ │ │ ├── hyp.scratch-med.yaml
│ │ │ │ │ │ ├── hyp.VOC.yaml
│ │ │ │ │ │ ├── hyp.scratch-high.yaml
│ │ │ │ │ │ ├── hyp.scratch-low.yaml
│ │ │ │ │ │ ├── hyp.no-augmentation.yaml
│ │ │ │ │ │ ├── hyp.Objects365.yaml
│ │ │ │ │ ├── scripts
│ │ │ │ │ │ ├── get_coco.sh
│ │ │ │ │ │ ├── get_coco128.sh
│ │ │ │ │ │ ├── download_weights.sh
│ │ │ │ │ │ ├── get_imagenet.sh
│ │ │ │ │ ├── images
│ │ │ │ │ │ ├── 1547.png
│ │ │ │ │ │ ├── 1548.png
│ │ │ │ │ │ ├── 1526.png
│ │ │ │ │ │ ├── 14732.png
│ │ │ │ │ ├── mydata.yaml
│ │ │ │ │ ├── VOC.yaml
│ │ │ │ │ ├── Argoverse.yaml
│ │ │ │ │ ├── Objects365.yaml
│ │ │ │ │ ├── coco128-seg.yaml
│ │ │ │ │ ├── GlobalWheat2020.yaml
│ │ │ │ │ ├── ImageNet.yaml
│ │ │ │ │ ├── SKU-110K.yaml
│ │ │ │ │ ├── xView.yaml
│ │ │ │ │ ├── coco.yaml
│ │ │ │ │ ├── VisDrone.yaml
│ │ │ │ │ ├── coco128.yaml
│ │ │ │ ├── setup.cfg
│ │ │ │ ├── val.py
│ │ │ │ ├── export.py
│ │ │ │ ├── CITATION.cff
│ │ │ │ ├── README.zh-CN.md
│ │ │ │ ├── yolov5s.pt
│ │ │ │ ├── .pre-commit-config.yaml
│ │ │ │ ├── .gitattributes
│ │ │ │ ├── LICENSE
│ │ │ │ ├── test08.py
│ │ │ │ ├── benchmarks.py
│ │ │ │ ├── .gitignore
│ │ │ │ ├── .dockerignore
│ │ │ │ ├── requirements.txt
│ │ │ │ ├── hubconf.py
│ │ │ │ ├── tutorial.ipynb
│ │ │ │ ├── train.py
│ │ │ │ ├── images_tag.py
│ │ │ │ ├── detect.py
│ │ │ │ ├── CONTRIBUTING.md
│ │ │ │ ├── README.md
│ │ │ │ ├── test1.py
│ │ │ │ ├── voc_to_yolo.py
│ │ │ ├── hand_bone_detect
│ │ │ │ ├── templates
│ │ │ │ │ ├── result.html
│ │ │ │ │ ├── client.html
│ │ │ │ ├── cutpictures
│ │ │ │ │ ├── PIPThird.png
│ │ │ │ │ ├── DIPFirst.png
│ │ │ │ │ ├── DIPFifth.png
│ │ │ │ │ ├── DIPThird.png
│ │ │ │ │ ├── Radius.png
│ │ │ │ │ ├── MCPThird.png
│ │ │ │ │ ├── MCPFirst.png
│ │ │ │ │ ├── Ulna.png
│ │ │ │ │ ├── PIPFirst.png
│ │ │ │ │ ├── MIPThird.png
│ │ │ │ │ ├── PIPFifth.png
│ │ │ │ │ ├── MIPFifth.png
│ │ │ │ │ ├── MCPFifth.png
│ │ │ │ ├── test_data
│ │ │ │ │ ├── example.jpg
│ │ │ │ ├── img
│ │ │ │ │ ├── 1548.png
│ │ │ │ ├── detect_result
│ │ │ │ │ ├── detect.jpg
│ │ │ │ ├── params
│ │ │ │ │ ├── MIP_best.pth
│ │ │ │ │ ├── DIPFirst_best.pth
│ │ │ │ │ ├── Radius_best.pth
│ │ │ │ │ ├── PIPFirst_best.pth
│ │ │ │ │ ├── MCP_best.pth
│ │ │ │ │ ├── MCPFirst_best.pth
│ │ │ │ │ ├── PIP_best.pth
│ │ │ │ │ ├── DIP_best.pth
│ │ │ │ │ ├── Ulna_best.pth
│ │ │ │ ├── main.py
│ │ │ │ ├── bone_detect_ui.ui
│ │ │ │ ├── bone_filter_utils.py
│ │ │ │ ├── common.py
│ │ │ │ ├── flask_test_img.py
│ │ │ │ ├── detect_bone.py
│ │ │ │ ├── detect_utils.py
│ │ │ │ ├── test.py
│ │ │ ├── hand_test
│ │ │ │ ├── params
│ │ │ │ │ ├── Radius_best.pth
│ │ │ │ │ ├── MCPFirst_best.pth
│ │ │ │ │ ├── DIP_best.pth
│ │ │ │ │ ├── DIPFirst_best.pth
│ │ │ │ │ ├── PIPFirst_best.pth
│ │ │ │ │ ├── MIP_best.pth
│ │ │ │ │ ├── PIP_best.pth
│ │ │ │ │ ├── MCP_best.pth
│ │ │ │ │ ├── Ulna_best.pth
│ │ │ │ ├── logs
│ │ │ │ │ ├── PIP_loss_train_avg_loss
│ │ │ │ │ │ ├── events.out.tfevents.1688801475.DESKTOP-BT6NS4S.13268.13
│ │ │ │ │ ├── DIP_loss_DIP
│ │ │ │ │ │ ├── val_avg_losses
│ │ │ │ │ │ │ ├── events.out.tfevents.1688888129.DESKTOP-BT6NS4S.11960.2
│ │ │ │ │ ├── DIPFirst_loss_DIPFirst
│ │ │ │ │ │ ├── val_avg_losses
│ │ │ │ │ │ │ ├── events.out.tfevents.1688787690.DESKTOP-BT6NS4S.13268.4
│ │ │ │ │ ├── Radius_loss_Radius
│ │ │ │ │ │ ├── val_avg_losses
│ │ │ │ │ │ │ ├── events.out.tfevents.1688796343.DESKTOP-BT6NS4S.13268.10
│ │ │ │ │ ├── DIPFirst_loss_train_avg_loss
│ │ │ │ │ │ ├── events.out.tfevents.1688787690.DESKTOP-BT6NS4S.13268.3
│ │ │ │ │ ├── MIP_loss_train_avg_loss
│ │ │ │ │ │ ├── events.out.tfevents.1688792192.DESKTOP-BT6NS4S.13268.7
│ │ │ │ │ ├── MCP_loss_train_avg_loss
│ │ │ │ │ │ ├── events.out.tfevents.1688891547.DESKTOP-BT6NS4S.11960.3
│ │ │ │ │ ├── DIP_loss_train_avg_loss
│ │ │ │ │ │ ├── events.out.tfevents.1688888129.DESKTOP-BT6NS4S.11960.1
│ │ │ │ │ ├── Radius_loss_train_avg_loss
│ │ │ │ │ │ ├── events.out.tfevents.1688796343.DESKTOP-BT6NS4S.13268.9
│ │ │ │ │ ├── MCP_loss_MCP
│ │ │ │ │ │ ├── val_avg_losses
│ │ │ │ │ │ │ ├── events.out.tfevents.1688891547.DESKTOP-BT6NS4S.11960.4
│ │ │ │ │ ├── PIP_loss_PIP
│ │ │ │ │ │ ├── val_avg_losses
│ │ │ │ │ │ │ ├── events.out.tfevents.1688801475.DESKTOP-BT6NS4S.13268.14
│ │ │ │ │ ├── MIP_loss_MIP
│ │ │ │ │ │ ├── val_avg_losses
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│ │ │ │ │ │ ├── events.out.tfevents.1688799016.DESKTOP-BT6NS4S.13268.11
│ │ │ │ │ ├── MCPFirst_loss_train_avg_loss
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│ │ │ │ │ ├── PIPFirst_loss_train_avg_loss
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│ │ │ │ │ ├── Ulna_loss_Ulna
│ │ │ │ │ │ ├── val_avg_losses
│ │ │ │ │ │ │ ├── events.out.tfevents.1688799016.DESKTOP-BT6NS4S.13268.12
│ │ │ │ │ ├── PIPFirst_loss_PIPFirst
│ │ │ │ │ │ ├── val_avg_losses
│ │ │ │ │ │ │ ├── events.out.tfevents.1688789961.DESKTOP-BT6NS4S.13268.6
│ │ │ │ │ ├── MCPFirst_loss_MCPFirst
│ │ │ │ │ │ ├── val_avg_losses
│ │ │ │ │ │ │ ├── events.out.tfevents.1688785342.DESKTOP-BT6NS4S.13268.2
│ │ │ │ │ ├── events.out.tfevents.1688785315.DESKTOP-BT6NS4S.13268.0
│ │ │ │ │ ├── events.out.tfevents.1688888077.DESKTOP-BT6NS4S.11960.0
│ │ │ │ ├── utils
│ │ │ │ │ ├── data_set.py
│ │ │ │ │ ├── tools.py
│ │ │ │ │ ├── data_utils.py
│ │ │ │ ├── test1.py
│ │ │ │ ├── trainer.py
│ │ ├── dataset
│ │ │ ├── arthrosis.zip
│ │ │ ├── VOCdevkit.zip
│ │ ├── 【课件】视觉项目实战（基于yolo的骨龄识别项目_02）.pdf
│ │ ├── 【录播】视觉项目实战（基于yolo的骨龄识别项目_02）.mp4
│ ├── day_30基于RAG的线上智能客服系统（微调篇）
│ │ ├── 项目背景.png
│ │ ├── data.zip
│ │ ├── 【录播】基于RAG的线上智能客服系统（微调篇）.mp4
│ │ ├── 【课件】基于RAG的线上智能客服系统（微调篇）.pdf
│ │ ├── demo_30.zip
│ ├── day_29基于本地大模型的在线心理问诊系统(部署篇)
│ │ ├── 项目模型
│ │ │ ├── Qwen1.5-1.8B-Chat_cusm
│ │ │ │ ├── merges.txt
│ │ │ │ ├── added_tokens.json
│ │ │ │ ├── config.json
│ │ │ │ ├── special_tokens_map.json
│ │ │ │ ├── generation_config.json
│ │ │ │ ├── tokenizer_config.json
│ │ │ │ ├── model.safetensors
│ │ │ │ ├── vocab.json
│ │ │ │ ├── tokenizer.json
│ │ │ ├── training_eval_loss.png
│ │ │ ├── trainer_log.jsonl
│ │ │ ├── training_loss.png
│ │ ├── 【录播】基于本地大模型的在线心理问诊系统(部署篇).mp4
│ │ ├── 【课件】基于本地大模型的在线心理问诊系统（部署篇）.pdf
│ │ ├── 【资料】基于本地大模型的在线心理问诊系统（部署篇）.pdf
├── 06_LangChain进阶
│ ├── day10_自定义组件专题
│ │ ├── 【录播】自定义组件专题.mp4
│ │ ├── 【资料】自定义组件专题.pdf
│ │ ├── 【MD】自定义组件专题.md
│ │ ├── 【语雀】自定义组件专题.txt
│ │ ├── day10-demo.zip
│ │ ├── 【课件】自定义组件专题.pdf
├── 02_Prompt基础
│ ├── day04_Prompt Engineering 提示词工程
│ │ ├── 【MD】Prompt Engineering 提示词工程.md
│ │ ├── 【资料】Prompt Engineering 提示词工程.pdf
│ │ ├── ChatGPT提示技巧工程完全指南.pdf
│ │ ├── DALL-E-3绘图提示词大全.pdf
│ │ ├── 【录播】Prompt Engineering 提示词工程.mp4
│ │ ├── day4-demo.zip
│ │ ├── 【课件】Prompt Engineering 提示词工程.pdf
│ │ ├── 【语雀】Prompt Engineering 提示词工程.txt
│ │ ├── 实用Prompt指令大全.xlsx
├── 14_AutoGen Studio
│ ├── day_26AutoGen Studio调用本地大模型实现多Agent应用
│ │ ├── 【课件】AutoGen Studio入门使用.pdf
│ │ ├── 【资料】AutoGen Studio入门使用.pdf
│ │ ├── 【录播】AutoGen Studio调用本地大模型实现多Agent应用.mp4
├── 05_Rag基础
│ ├── day09_RAG 专题
│ │ ├── day9-demo.zip
│ │ ├── 【语雀】RAG 专题.txt
│ │ ├── 【MD】RAG 专题.md
│ │ ├── 【录播】RAG 专题.mp4
│ │ ├── 【课件】RAG 专题.pdf
│ │ ├── 【资料】RAG 专题.pdf
├── 12_多模态
│ ├── day_23多模态（多模态大模型的概念与本地部署调用）
│ │ ├── 【课件】多模态（多模态大模型的概念与本地部署调用）.pdf
│ │ ├── 文生视频效果.mp4
│ │ ├── 【资料】多模态（多模态大模型的概念与本地部署调用）.pdf
│ │ ├── 【录播】多模态大模型的概念与本地部署调用.mp4
├── 16_项目实战（聚客第三期_最新）
│ ├── day14_LLaMA-Factory模型评估与QLora微调
│ │ ├── 【课件】LLama-Factory模型评估与QLora微调.pdf
│ │ ├── 【录播】LLama-Factory模型评估与QLora微调.mp4
│ │ ├── AI技术路线.pdf
│ │ ├── 【资料】LLama-Factory模型评估.pdf
│ ├── day09_远程GPU服务器
│ │ ├── 代码与资料
│ │ │ ├── 模型推理代码
│ │ │ │ ├── detect02.py
│ │ │ │ ├── detect.py
│ │ │ ├── GPT2训练日志及权重
│ │ │ │ ├── output.log
│ │ │ │ ├── net.pt
│ │ │ ├── GPU服务器配置与使用.pdf
│ │ ├── 1月8日.mp4
│ │ ├── 未命名文档.PanD
│ ├── day25_deep-seek与多卡训练
│ │ ├── 课堂笔记
│ │ │ ├── deepseek.png
│ │ ├── 【课件】deepseek与分布式训练.pdf
│ │ ├── 【录播】deep_seek与多卡训练.mp4
│ ├── 1_开班典礼-241216
│ │ ├── 2024-12-16 开班典礼.mp4
│ ├── day18_LMDeploy部署大模型
│ │ ├── demo_18
│ │ │ ├── test02.py
│ │ │ ├── test01.py
│ │ ├── 【资料】LMDeploy部署大模型.pdf
│ │ ├── 【录播】LMDeploy部署大模型.mp4
│ ├── day17_Xtuner微调大模型
│ │ ├── xtuner微调配置文件
│ │ │ ├── qwen1_5_1_8b_chat_qlora_alpaca_e3.py
│ │ ├── xtuner数据集转换代码
│ │ │ ├── data
│ │ │ │ ├── target_data.json
│ │ │ │ ├── ruozhiba_qaswift.json
│ │ │ ├── data_utils.py
│ │ ├── 【录播】Xtuner微调大模型（QLora与Lora）.mp4
│ │ ├── 【资料】xtuner微调大模型教程.pdf
│ ├── 3_LangChain
│ │ ├── LangChain
│ │ │ ├── assets
│ │ │ │ ├── data_connection.jpg
│ │ │ │ ├── langchain.png
│ │ │ │ ├── model_io.jpg
│ │ │ ├── serve
│ │ │ │ ├── joke_server.py
│ │ │ │ ├── joke_client.py
│ │ │ ├── index.ipynb
│ │ │ ├── memory.db
│ │ │ ├── llama2.pdf
│ │ │ ├── example_prompt_template.txt
│ │ ├── LangChain.mp4
│ ├── day10_llama3大模型本地调用
│ │ ├── demo_10
│ │ │ ├── Llama3_test
│ │ │ │ ├── test02.py
│ │ │ │ ├── test01.py
│ │ │ ├── detect02.py
│ │ │ ├── net.pt
│ │ │ ├── detect.py
│ │ │ ├── data.py
│ │ │ ├── train.py
│ │ ├── 【录播】llama3大模型本地调用.mp4
│ │ ├── 【课件】llama3大模型本地调用.pdf
│ ├── day23_AutoGen_Studio搭建多智能体应用
│ │ ├── 图像资料
│ │ │ ├── Agent01.png
│ │ │ ├── Agent03.png
│ │ │ ├── Agent02.png
│ │ ├── 【课件】AutoGen_Studio搭建多智能体应用.pdf
│ │ ├── 【录播】AutoGen_Studio搭建多智能体应用.mp4
│ │ ├── 【资料】AutoGen_Studio搭建多智能体应用.pdf
│ ├── day24_多模态大模型
│ │ ├── 笔记
│ │ │ ├── 多模态01.png
│ │ │ ├── 多模态02.png
│ │ ├── 【资料】多模态（多模态大模型的概念与本地部署调用）.pdf
│ │ ├── 【课件】多模态（多模态大模型的概念与本地部署调用）.pdf
│ │ ├── 【录播】多模态大模型的概念与本地部署调用.mp4
│ ├── day29_基于RAG的法律条文助手（实现篇）
│ │ ├── 项目源码
│ │ │ ├── rag_law
│ │ │ │ ├── data
│ │ │ │ │ ├── data1.json
│ │ │ │ ├── llama_index_llm.py
│ │ │ │ ├── rag_law.py
│ │ │ │ ├── read_json.py
│ │ │ │ ├── llama_index_vllm.py
│ │ ├── 【课件】基于RAG的法律条文智能助手（实现篇）.pdf
│ │ ├── 【录播】基于RAG的法律条文智能助手【实现篇】.mp4
│ ├── day21_llama-index入门实操
│ │ ├── demo_21
│ │ │ ├── data
│ │ │ │ ├── README_zh-CN.md
│ │ │ ├── test01.py
│ │ │ ├── test02.py
│ │ │ ├── test03.py
│ │ │ ├── download_hf.py
│ │ ├── 【录播】Llama_index入门实操.mp4
│ │ ├── 【课件】Llama_index入门实操.pdf
│ ├── day05_基于 BERT 的中文评价情感分析
│ │ ├── demo_5
│ │ │ ├── model
│ │ │ │ ├── bert-base-chinese
│ │ │ │ │ ├── .locks
│ │ │ │ │ │ ├── models--bert-base-chinese
│ │ │ │ │ ├── models--bert-base-chinese
│ │ │ │ │ │ ├── snapshots
│ │ │ │ │ │ │ ├── c30a6ed22ab4564dc1e3b2ecbf6e766b0611a33f
│ │ │ │ │ │ │ │ ├── config.json
│ │ │ │ │ │ │ │ ├── tokenizer.json
│ │ │ │ │ │ │ │ ├── model.safetensors
│ │ │ │ │ │ │ │ ├── vocab.txt
│ │ │ │ │ │ │ │ ├── tokenizer_config.json
│ │ │ │ │ │ ├── refs
│ │ │ │ │ │ │ ├── main
│ │ │ │ │ │ ├── blobs
│ │ │ │ │ │ ├── .no_exist
│ │ │ │ │ │ │ ├── c30a6ed22ab4564dc1e3b2ecbf6e766b0611a33f
│ │ │ │ │ │ │ │ ├── special_tokens_map.json
│ │ │ │ │ │ │ │ ├── added_tokens.json
│ │ │ ├── .idea
│ │ │ │ ├── inspectionProfiles
│ │ │ │ │ ├── profiles_settings.xml
│ │ │ │ ├── misc.xml
│ │ │ │ ├── .gitignore
│ │ │ │ ├── modules.xml
│ │ │ │ ├── workspace.xml
│ │ │ │ ├── demo_5.iml
│ │ │ ├── __pycache__
│ │ │ │ ├── net.cpython-312.pyc
│ │ │ │ ├── MyData.cpython-312.pyc
│ │ │ ├── data
│ │ │ │ ├── ChnSentiCorp
│ │ │ │ │ ├── train
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│ │ │ │ │ │ ├── dataset_info.json
│ │ │ │ │ │ ├── cache-60739da7e9e626bf.arrow
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│ │ │ │ │ │ ├── dataset.arrow
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│ │ │ │ │ │ ├── state.json
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│ │ │ │ │ ├── validation
│ │ │ │ │ │ ├── dataset_info.json
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│ │ │ │ │ │ ├── state.json
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│ │ │ │ │ ├── test
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│ │ │ │ │ │ ├── dataset.arrow
│ │ │ │ │ │ ├── dataset_info.json
│ │ │ │ │ │ ├── state.json
│ │ │ │ │ ├── dataset_dict.json
│ │ │ │ ├── hermes-function-calling-v1.csv
│ │ │ ├── params
│ │ │ │ ├── 1_bert.pth
│ │ │ │ ├── 2_bert.pth
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│ │ │ ├── data_test.py
│ │ │ ├── run.py
│ │ │ ├── token_test.py
│ │ │ ├── MyData.py
│ │ │ ├── train.py
│ │ ├── 【录播】基于 BERT 的中文评价情感分析.mp4
│ │ ├── 【资料】Hugging Face 模型微调训练（基于 BERT 的中文评价情感分析）.pdf
│ │ ├── 【课件】Hugging Face 模型微调训练（基于 BERT 的中文评价情感分析）.pdf
│ ├── day16_Qwen模型打包部署（HF转GGUF&ollama+open_webui部署）
│ │ ├── 【录播】Qwen模型打包部署（HF转GGUF&ollama+open_webui部署）.mp4
│ │ ├── 【课件】Qwen模型打包部署（Lora模型合并&转GGUF模型部署）.pdf
│ │ ├── Qwen1___5-1___8B-Chat-merged-q8.gguf
│ │ ├── 【资料】Qwen模型打包部署（Lora模型合并&转GGUF模型部署）.pdf
│ ├── day12_Lora模型合并与推理测试
│ │ ├── checkpoint-800
│ │ │ ├── tokenizer_config.json
│ │ │ ├── scheduler.pt
│ │ │ ├── training_args.bin
│ │ │ ├── trainer_state.json
│ │ │ ├── tokenizer.json
│ │ │ ├── adapter_model.safetensors
│ │ │ ├── optimizer.pt
│ │ │ ├── rng_state.pth
│ │ │ ├── special_tokens_map.json
│ │ │ ├── adapter_config.json
│ │ │ ├── README.md
│ │ ├── data
│ │ │ ├── ruozhiba_qaswift.json
│ │ ├── 【录播】Lora模型合并与推理测试.mp4
│ ├── day08_GPT2-中文生成模型定制化微调训练
│ │ ├── demo_8
│ │ │ ├── data
│ │ │ │ ├── chinese_poems.txt
│ │ │ ├── params
│ │ │ ├── example
│ │ │ │ ├── test04.py
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│ │ │ │ ├── test02.py
│ │ │ │ ├── test01.py
│ │ │ │ ├── test05.py
│ │ │ ├── __pycache__
│ │ │ │ ├── data.cpython-312.pyc
│ │ │ ├── .idea
│ │ │ │ ├── inspectionProfiles
│ │ │ │ │ ├── profiles_settings.xml
│ │ │ │ ├── misc.xml
│ │ │ │ ├── demo_8.iml
│ │ │ │ ├── modules.xml
│ │ │ │ ├── workspace.xml
│ │ │ │ ├── .gitignore
│ │ │ ├── data.py
│ │ │ ├── train.py
│ │ ├── 【录播】GPT2-中文生成模型定制化微调训练.mp4
│ │ ├── 【课件】Hugging Face 模型微调训练（GPT2-中文生成模型定制化微调训练）.pdf
│ │ ├── gpt2-chinese模型.zip
│ ├── day20_llama-index核心组件
│ │ ├── demo_20
│ │ │ ├── data
│ │ │ │ ├── README_zh-CN.md
│ │ │ │ ├── pdf内容研报.pdf
│ │ │ │ ├── requirements.txt
│ │ │ ├── test01.py
│ │ │ ├── test02.py
│ │ ├── 【录播】Llama_Index核心组件介绍.mp4
│ │ ├── 【资料】Llama_Index（核心组件介绍）.pdf
│ │ ├── 模型微调与RAG.png
│ │ ├── 【课件】Llama_Index（核心组件介绍）.pdf
│ ├── day04_Hugging Face 核心组件介绍
│ │ ├── demo_4
│ │ │ ├── data
│ │ │ │ ├── ChnSentiCorp
│ │ │ │ │ ├── validation
│ │ │ │ │ │ ├── cache-5cd00431b9d3a916.arrow
│ │ │ │ │ │ ├── cache-a1c8a8bb0a669e93.arrow
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│ │ │ │ │ │ ├── dataset.arrow
│ │ │ │ │ │ ├── cache-85b0ee5d0aeacbe5.arrow
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│ │ │ │ │ │ ├── state.json
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│ │ │ │ │ ├── train
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│ │ ├── 55-大模型（LLMs）agent 面.pdf
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│ │ ├── 40-大模型（LLMs）训练集面.pdf
│ │ ├── 69-大模型幻觉（LLM Hallucination）面.pdf
│ │ ├── 11-大模型（LLMs）langchain 面.pdf
│ │ ├── 38-大模型（LLMs）强化学习—— PPO 面.pdf
│ │ ├── 1-大模型（LLMs）基础面.pdf
│ │ ├── 37-大模型（LLMs）强化学习——RLHF及其变种面.pdf
│ │ ├── 91-向量检索常见面试篇.pdf
│ │ ├── 24-大模型（LLMs）RAG 优化策略 —— RAG-Fusion篇.pdf
│ │ ├── 86-多模态常见面试篇.pdf
│ │ ├── 72-LLMs 对比篇.pdf
│ │ ├── 4-Attention 升级面.pdf
│ │ ├── 35-大模型（LLMs）评测面.pdf
│ │ ├── 15-大模型 RAG 经验面.pdf
│ │ ├── 63-LLM（大语言模型）部署加速方法——PagedAttention篇.pdf
│ │ ├── 52-图解分布式训练（八）—— ZeRO 学习.pdf
│ │ ├── 74-LLaMA 常见面试题篇.pdf
│ │ ├── 19-大模型外挂知识库优化——如何利用大模型辅助召回？.pdf
│ │ ├── 10-LLMs 训练经验帖.pdf
│ │ ├── 49-图解分布式训练（五） —— AMP混合精度训练 详细解析.pdf
│ │ ├── 48-图解分布式训练（四） —— torch.multiprocessing 详细解析.pdf
│ │ ├── 42-大模型（LLMs）显存问题面.pdf
│ │ ├── 89-文本摘要常见面试篇.pdf
│ │ ├── 87-NLP Trick 篇.pdf
│ │ ├── 81-大模型蒸馏篇.pdf
│ │ ├── 18-大模型（LLMs）RAG 版面分析——文本分块面.pdf
│ │ ├── 71-如何缓解大模型幻觉？.pdf
│ │ ├── 92-LLMs 其他 Trick.pdf
│ │ ├── 45-图解分布式训练（一） —— 流水线并行（Pipeline Parallelism）.pdf
│ │ ├── 76-思维链 Chain-of-Thought（COT）.pdf
│ │ ├── 8-大模型（LLMs）进阶面.pdf
│ │ ├── 77-思维链 Chain-of-Thought（COT）变体篇.pdf
│ │ ├── 20-大模型外挂知识库优化——负样本样本挖掘篇.pdf
│ │ ├── 28-提示学习（Prompting）篇.pdf
│ ├── 面试八股文
│ │ ├── 大模型常见面试题及解答2.pdf
│ │ ├── 大模型常考面试题总结（含答案）.pdf
│ │ ├── 大模型常见面试题3.pdf
│ │ ├── 从零开始大模型开发与微调基于PyTorch与ChatGLM.pdf
│ │ ├── 大模型 LLM 最全八股和答案.pdf
│ │ ├── 大模型落地应用案例集.pdf
│ │ ├── 大模型LLMS.pdf
│ │ ├── AI大模型面试题(102).pdf
│ │ ├── 大模型岗位面试全纪录.pdf
│ │ ├── 大模型校招面试题.pdf
│ │ ├── LLMs大模型面试问题和答案（97）.pdf
│ │ ├── 大模型常见面试题及解答1.pdf
│ ├── IntroductionLLM-大模型从理论到实践-电子书
│ │ ├── 大规模语言模型：从理论到实践课件
│ │ │ ├── ch3.pptx
│ │ │ ├── ch1.pptx
│ │ │ ├── ch7.pptx
│ │ │ ├── ch6.pptx
│ │ │ ├── ch2.pptx
│ │ │ ├── ch8.pptx
│ │ │ ├── ch4.pptx
│ │ │ ├── ch5.pptx
│ │ ├── 人工智能：现代方法（第4版）（上下册） .pdf
│ │ ├── 大规模语言模型：从理论到实践.pdf
├── 03_LangChain基础
│ ├── day06_LangChain Chat Model
│ │ ├── 【录播】LangChain Chat Model.mp4
│ │ ├── redis-3.2.100_x64.zip
│ │ ├── 【语雀】LangChain Chat Model.txt
│ │ ├── 【课件】LangChain Chat Model.pdf
│ │ ├── vs_BuildTools.exe
│ │ ├── RedisDesktopManager-2022.5.zip
│ │ ├── 【资料】LangChain Chat Model.pdf
│ │ ├── 【MD】LangChain Chat Model.md
│ │ ├── day6-demo.zip
│ ├── day07_LangChain Tools & Agent
│ │ ├── 【资料】LangChain Tools & Agent.pdf
│ │ ├── day7-demo.zip
│ │ ├── 【录播】LangChain Tools & Agent.mp4
│ │ ├── 【课件】LangChain Tools & Agent.pdf
│ │ ├── 【MD】LangChain Tools & Agent.md
│ │ ├── 【语雀】LangChain Tools & Agent.txt
│ ├── day05_LangChain 基础
│ │ ├── 【课件】LangChain 基础.pdf
│ │ ├── 【资料】LangChain 基础.pdf
│ │ ├── 【MD】LangChain 基础.md
│ │ ├── 【录播】LangChain 基础.mp4
│ │ ├── day5-demo.zip
│ │ ├── 【语雀】LangChain 基础.txt
├── 11_Llama3
│ ├── day_22LLaMa3打包部署（大模型转换为 GGUF 以及使用 ollama 运行）
│ │ ├── Llama-3-8B-Instruct
│ │ │ ├── qlora
│ │ │ │ ├── train_2024-11-27-21-02-24
│ │ │ │ │ ├── checkpoint-100
│ │ │ │ │ │ ├── adapter_model.safetensors
│ │ │ │ │ │ ├── rng_state.pth
│ │ │ │ │ │ ├── adapter_config.json
│ │ │ │ │ │ ├── trainer_state.json
│ │ │ │ │ │ ├── special_tokens_map.json
│ │ │ │ │ │ ├── tokenizer_config.json
│ │ │ │ │ │ ├── scheduler.pt
│ │ │ │ │ │ ├── README.md
│ │ │ │ │ │ ├── optimizer.pt
│ │ │ │ │ │ ├── training_args.bin
│ │ │ │ │ │ ├── tokenizer.json
│ │ │ │ │ ├── checkpoint-150
│ │ │ │ │ │ ├── training_args.bin
│ │ │ │ │ │ ├── tokenizer_config.json
│ │ │ │ │ │ ├── trainer_state.json
│ │ │ │ │ │ ├── optimizer.pt
│ │ │ │ │ │ ├── README.md
│ │ │ │ │ │ ├── rng_state.pth
│ │ │ │ │ │ ├── tokenizer.json
│ │ │ │ │ │ ├── special_tokens_map.json
│ │ │ │ │ │ ├── scheduler.pt
│ │ │ │ │ │ ├── adapter_model.safetensors
│ │ │ │ │ │ ├── adapter_config.json
│ │ │ │ │ ├── llamaboard_config.yaml
│ │ │ │ │ ├── trainer_state.json
│ │ │ │ │ ├── running_log.txt
│ │ │ │ │ ├── training_eval_loss.png
│ │ │ │ │ ├── adapter_model.safetensors
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│ │ │ │ │ ├── special_tokens_map.json
│ │ │ │ │ ├── all_results.json
│ │ │ │ │ ├── training_loss.png
│ │ │ │ │ ├── adapter_config.json
│ │ │ │ │ ├── README.md
│ │ │ │ │ ├── trainer_log.jsonl
│ │ │ │ │ ├── tokenizer.json
│ │ │ │ │ ├── training_args.bin
│ │ │ │ │ ├── train_results.json
│ │ │ │ │ ├── tokenizer_config.json
│ │ │ │ │ ├── eval_results.json
│ │ ├── 【课件】LLaMa3打包部署（大模型转换为 GGUF 以及使用 ollama 运行）.pdf
│ │ ├── 【资料】LLaMa3打包部署（大模型转换为 GGUF 以及使用 ollama 运行）.pdf
│ │ ├── 【录播】LLaMa3打包部署（大模型转换为 GGUF 以及使用 ollama 运行） -笔记.PanD
│ │ ├── 【录播】LLaMa3打包部署（大模型转换为 GGUF 以及使用 ollama 运行） .mp4
│ ├── day_18Llama3大模型本地部署与调用
│ │ ├── 【录播】Llama3大模型本地部署与调用.mp4
│ │ ├── 【资料】Llama3大模型本地部署与调用.pdf
│ │ ├── 【资料】Llama3大模型本地部署与调用(1).pdf
│ │ ├── demo_18.zip
│ │ ├── 【课件】llama3大模型本地部署与调用.pdf
│ ├── day_20LLaMa3打包部署教程 (Lora 微调与模型合并）
│ │ ├── 【课件】LLaMa3打包部署（Lora微调与模型合并部署）.pdf
│ │ ├── demo_20.zip
│ │ ├── 【录播】LLaMa3打包部署教程 (Lora 微调与模型合并).mp4
│ │ ├── 【资料】LLaMa3 打包部署教程 (Lora 微调与模型合并部署).pdf
│ ├── day_19LLaMa3微调_使用 LLaMA-Factory微调Llama3
│ │ ├── 【录播】LLaMA_Factory微调Llama3.mp4
│ │ ├── data.zip
│ │ ├── demo_19.zip
│ │ ├── 【资料】LLaMa3微调（使用 LLaMA-Factory 微调 LLaMA3）.pdf
│ │ ├── 【课件】LLaMa3微调（使用 LLaMA-Factory 微调 LLaMA3）.pdf
│ ├── day_21LLaMa3打包部署（LLaMA-Factory模型评估与量化）
│ │ ├── 【资料】LLaMa3打包部署（LLaMA-Factory模型评估与量化）.pdf
│ │ ├── 【录播】LLaMa3打包部署（LLaMA-Factory模型评估与量化）.mp4
│ │ ├── 【课件】LLaMa3打包部署（LLaMA-Factory模型评估与量化）.pdf
│ │ ├── Lora微调权重（Llama-3-8B-Instruct）.zip
├── 01_AI及LLM基础
│ ├── day01_AI领域基础概念
│ │ ├── OpenAI.apifox.json
│ │ ├── 【语雀】AI 领域基础概念.txt
│ │ ├── day1-demo.zip
│ │ ├── 【MD】AI 领域基础概念.md
│ │ ├── 【录播】AI 领域基础概念.mp4
│ │ ├── 【课件】AI 领域基础概念.pdf
│ │ ├── OpenAI-HK 操作指南.pdf
│ │ ├── 【资料】AI 领域基础概念.pdf
│ ├── day03_支持多模态输入的 AI Chatbot App
│ │ ├── 【资料】支持多模态输入的 AI Chatbot App.pdf
│ │ ├── 【课件】支持多模态输入的 AI Chatbot App.pdf
│ │ ├── 【语雀】支持多模态输入的 AI Chatbot App.txt
│ │ ├── 【录播】支持多模态输入的 AI Chatbot App.mp4
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│ │ ├── 【MD】支持多模态输入的 AI Chatbot App.md
│ ├── day02_OpenAI 开发
│ │ ├── day2-demo.zip
│ │ ├── 【课件】OpenAI 开发.pdf
│ │ ├── 【语雀】OpenAI 开发.txt
│ │ ├── 【MD】OpenAI 开发.md
│ │ ├── 【录播】OpenAI 开发.mp4
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├── 10_modelScope
│ ├── day_17ModeScope在线训练平台&服务器选配训练模型
│ │ ├── 【课件】ModeScope在线训练平台&服务器选配训练模型.pdf
│ │ ├── 【录播】ModeScope在线训练平台&服务器选配训练模型.mp4
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│ │ ├── 【资料】ModeScope在线训练平台&服务器选配训练模型.pdf
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├── 大神指南.docx
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