Llama3大模型原理代码精讲与部署微调评估实战

🎯 适合人群

希望深入学习Llama 3大模型原理、代码实现、部署、微调及评估的学员。

🎓 你将会学到

• 🧠 深入理解大模型：掌握Transformer与LLM核心原理，包括注意力机制、多头注意力、编码器-解码器结构等。
• 🛠️ Llama 3技术精髓：学习Llama 3模型的进化历程、技术细节（如RMSNorm、SwiGLU、RoPE、GQA、KVCache等）及代码实现。
• 🚀 实战部署与微调：在阿里云上部署Llama 3模型，使用llama_factory工具进行LoRA和QLoRA微调。
• 📊 项目实战：从数据集准备到训练、推理、评估的全流程指导，涵盖中文增强和医疗问答两大应用方向。

📖 课程简介

本课程全面覆盖了从Transformer和LLM基础到Llama 3模型深入解析及实战应用的全流程。不仅系统讲解了技术原理，还通过代码解析和实战项目，深度剖析了相关技术在工程落地中的关键环节。

📝 课程目录

🌐 Transformer与LLM基础

• 🎬 01、课程介绍
• 🎬 02-10、Transformer原理详解（注意力机制、自注意力、架构概述、Encoder/Decoder等）
• 🎬 11-15、Transformer代码解读（Encoder、Decoder、超参设置、训练示例等）

🧠 LLM文本生成与微调技术

• 🎬 16-17、结合中文注释代码深入解读
• 🎬 18-25、LLM推理方式、文本生成模式、策略及过程
• 🎬 26-30、大模型开发阶段划分、SFT微调、微调方法（LoRA、QLoRA）

🦙 Llama 3模型解析

• 🎬 31-34、Llama模型进化史、Llama 3模型类型、生态及架构
• 🎬 35-47、Llama 3关键技术解析（RMSNorm、SwiGLU、RoPE、GQA、KVCache等）
• 🎬 48-50、各文件功能及代码解析（completion/chat应用脚本、generation.py、model.py等）

💻 实战部署与微调

• 🎬 51-54、阿里云实例创建、Ollama与vLLM部署Llama 3
• 🎬 55-57、llama_factory介绍、安装及模型下载、LoRA微调训练
• 🎬 58-60、Llama 3中文增强大模型推理、评估及lora文件合并

🏥 项目实战：医疗问答

• 🎬 61-62、数据集准备及lora微调
• 🎬 63-65、Llama 3医疗问答大模型推理、QLoRA微调及推理

📚 课件资料

（包含课程PPT、代码示例、数据集等）