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AI大模型微调，从原理剖析到企业级落地实战

Itspxx 1天前 大模型 12 0 推广

06093449830

课程介绍：

大模型微调能力，已成为高薪AI工程师的核心竞争力。本课程聚焦高效微调（LoRA/QLoRA）、强化学习微调（PPO/RLHF/DPO/GRPO）、数据工程（SFT/COT/偏好数据集）、模型蒸馏、Embedding微调（RAG优化）等全栈技术，并以金融大模型SFT – 奖励模型 – GRPO全链路落地为实战核心，手把手带你提升从模型选型、数据构建、多机分布式训练、效果评估与部署的工程实战力，助你成为“懂业务、会微调、能落地”的高阶AI人才。

课程目录：

第1章 模型高效微调原理剖析
13 节｜139分钟

展开 

  • 视频：
    1-1 课程介绍
    试看
    06:35

  • 视频：
    1-2 高效微调原理之什么场景需要微调？
    12:12

  • 视频：
    1-3 高效微调原理之什么场景需要RAG？
    10:03

  • 视频：
    1-4 高效微调原理之微调和全量微调的区别
    10:06

  • 视频：
    1-5 高效微调原理之预训练的流程
    12:29

  • 视频：
    1-6 高效微调原理之预训练的两个挑战
    06:27

  • 视频：
    1-7 高效微调原理之预训练之网络通信
    05:05

  • 视频：
    1-8 高效微调原理之预训练之数据并行
    07:41

  • 视频：
    1-9 高效微调原理之预训练之模型并行
    06:19

  • 视频：
    1-10 高效微调原理之预训练之3D并行
    06:37

  • 视频：
    1-11 高效微调原理之微调步骤
    11:06

  • 视频：
    1-12 高效微调原理之LoRA原理
    33:39

  • 视频：
    1-13 高效微调原理之QLoRA原理
    10:40
第2章 大模型强化学习原理剖析
5 节｜41分钟

收起 

  • 视频：
    2-1 强化学习微调之什么是强化学习？
    13:55

  • 视频：
    2-2 强化学习微调之什么是PPO？
    06:19

  • 视频：
    2-3 强化学习微调之什么是RLHF？
    04:38

  • 视频：
    2-4 强化学习微调之什么是DPO？
    07:46

  • 视频：
    2-5 强化学习微调之什么是GRPO？
    07:36
第3章 大模型训练数据工程
11 节｜99分钟

收起 

  • 视频：
    3-1 大模型微调数据的重要性
    13:10

  • 视频：
    3-2 大模型微调数据格式划分
    11:00

  • 视频：
    3-3 大模型微调预训练数据集
    12:02

  • 视频：
    3-4 大模型微调SFT数据集
    06:52

  • 视频：
    3-5 大模型微调偏好数据集
    04:21

  • 视频：
    3-6 大模型微调COT数据集
    14:55

  • 视频：
    3-7 大模型微调数据集生成实战
    09:34

  • 视频：
    3-8 大模型微调数据集工具部署
    06:54

  • 视频：
    3-9 大模型微调数据集构建实操-构建COT数据集
    05:57

  • 视频：
    3-10 大模型微调数据集构建实操-构建SFT数据集
    09:02

  • 视频：
    3-11 大模型微调数据集构建实操-构建偏好数据集
    05:06
第4章 Llama-Factory 微调实战
15 节｜141分钟

展开 

  • 视频：
    4-1 Llama-Factory微调之项目介绍
    试看
    13:24

  • 视频：
    4-2 Llama-Factory微调之项目安装
    11:32

  • 视频：
    4-3 Llama-Factory微调之模型和数据准备
    15:07

  • 视频：
    4-4 Llama-Factory微调之LoRa微调实战
    09:08

  • 视频：
    4-5 Llama-Factory微调之模型效果验证
    03:55

  • 视频：
    4-6 Llama-Factory微调之核心参数剖析
    13:06

  • 视频：
    4-7 Llama-Factory微调之接入Tensorboard监控
    17:51

  • 视频：
    4-8 Text2SQL模型微调之数据集格式说明
    08:10

  • 视频：
    4-9 Text2SQL模型微调之数据集准备
    05:41

  • 视频：
    4-10 Text2SQL模型微调之数据处理
    09:21

  • 视频：
    4-11 Text2SQL模型微调之数据集注册
    04:57

  • 视频：
    4-12 Text2SQL模型微调之微调实战
    03:31

  • 视频：
    4-13 Text2SQL模型微调之模型效果校验
    03:17

  • 视频：
    4-14 Text2SQL模型微调之什么是DeepSpeed？
    13:07

  • 视频：
    4-15 Text2SQL模型微调之基于DeepSpeed实战
    07:54
第5章 微调医疗场景 Embedding 模型
13 节｜120分钟

展开 

  • 视频：
    5-1 Embedding模型微调之RAG痛点分析
    试看
    15:14

  • 视频：
    5-2 Embedding模型微调之适用场景剖析
    06:25

  • 视频：
    5-3 Embedding模型微调之基础模型选型
    04:06

  • 视频：
    5-4 Embedding模型微调之数据集准备
    13:43

  • 视频：
    5-5 Embedding模型微调之技术方案选型
    16:57

  • 视频：
    5-6 Embedding模型微调之环境准备
    13:31

  • 视频：
    5-7 Embedding模型微调之基础模型校验
    04:10

  • 视频：
    5-8 Embedding模型微调之数据集校验
    06:02

  • 视频：
    5-9 Embedding模型微调之数据集清洗
    02:38

  • 视频：
    5-10 Embedding模型微调之微调流程演示
    06:34

  • 视频：
    5-11 Embedding模型微调之微调数据准备核心逻辑
    18:07

  • 视频：
    5-12 Embedding模型微调之微调核心代码
    07:34

  • 视频：
    5-13 Embedding模型微调之微调效果检验
    04:52
第6章 蒸馏专属大模型
14 节｜111分钟

展开 

  • 视频：
    6-1 模型蒸馏之蒸馏和微调的本质区别
    08:09

  • 视频：
    6-2 模型蒸馏之微调和全量微调的本质区别
    08:49

  • 视频：
    6-3 模型蒸馏之为什么蒸馏方案突然火了起来？
    10:34

  • 视频：
    6-4 模型蒸馏之模型推理能力的重要性
    05:22

  • 视频：
    6-5 模型蒸馏之蒸馏流程剖析
    06:40

  • 视频：
    6-6 模型蒸馏之全量微调工具推荐
    04:57

  • 视频：
    6-7 模型蒸馏之资源评估和服务器租赁
    06:42

  • 视频：
    6-8 模型蒸馏之基础模型下载
    06:41

  • 视频：
    6-9 模型蒸馏之全量微调工具安装部署
    05:08

  • 视频：
    6-10 模型蒸馏之蒸馏数据格式说明
    05:50

  • 视频：
    6-11 模型蒸馏之基础模型效果测试
    04:18

  • 视频：
    6-12 模型蒸馏之蒸馏数据集准备
    16:40

  • 视频：
    6-13 模型蒸馏之基于Llama-Factory进行全量微调
    18:34

  • 视频：
    6-14 模型蒸馏之模型蒸馏前后效果对比
    02:28
第7章 企业金融大模型微调项目—SFT 方案设计与落地
37 节｜307分钟

展开 

  • 视频：
    7-1 整体项目之项目背景
    10:03

  • 视频：
    7-2 整体项目之项目需求
    03:52

  • 视频：
    7-3 整体项目之技术方案
    04:44

  • 视频：
    7-4 SFT 微调之微调技术流程
    05:19

  • 视频：
    7-5 SFT 微调之数据集选择
    10:08

  • 视频：
    7-6 SFT 微调之模型选型
    11:54

  • 视频：
    7-7 SFT 微调之微调方案选型
    07:40

  • 视频：
    7-8 SFT 微调之数据集构建 – 数据集解析
    12:28

  • 视频：
    7-9 SFT 微调之数据集构建 – 数据构建策略
    07:22

  • 视频：
    7-10 SFT 微调之数据集构建 – 单轮数据集构建
    13:06

  • 视频：
    7-11 SFT 微调之数据集构建 – 多轮数据集构建
    09:18

  • 视频：
    7-12 SFT 微调之 LoRa 微调 – 微调技术方案选型
    16:14

  • 视频：
    7-13 SFT微调之LoRa微调-微调技术方案设计思考
    19:09

  • 视频：
    7-14 SFT微调之LoRa微调-微调环境构建
    05:34

  • 视频：
    7-15 SFT微调之LoRa微调-微调基座模型下载
    04:30

  • 视频：
    7-16 SFT微调之LoRa微调-数据样本初始化
    07:34

  • 视频：
    7-17 SFT微调之LoRa微调-数据处理
    08:29

  • 视频：
    7-18 SFT微调之LoRa微调-LoRA参数配置
    12:28

  • 视频：
    7-19 SFT微调之LoRa微调-SFT微调参数配置
    09:49

  • 视频：
    7-20 SFT微调之LoRa微调-创建数据整理器
    04:24

  • 视频：
    7-21 SFT微调之LoRa微调-基础模型加载
    09:57

  • 视频：
    7-22 SFT微调之LoRa微调-模型评估内存优化回调函数
    03:06

  • 视频：
    7-23 SFT微调之LoRa微调-最佳模型保存函数
    06:43

  • 视频：
    7-24 SFT微调之LoRa微调-最后模型保存函数
    04:17

  • 视频：
    7-25 SFT微调之LoRa微调-模型微调的早停机制
    02:37

  • 视频：
    7-26 SFT微调之LoRa微调-微调的checkpoints机制设置
    02:12

  • 视频：
    7-27 SFT微调之LoRa微调-DeepSeed分布式参数配置
    10:29

  • 视频：
    7-28 SFT微调之LoRa微调-TensorBoard可视化监控
    05:50

  • 视频：
    7-29 SFT微调之LoRa微调-核心监控指标之train_loss分析
    17:10

  • 视频：
    7-30 SFT微调之LoRa微调-核心监控指标之eval_loss分析
    06:48

  • 视频：
    7-31 SFT微调之LoRa微调-核心监控指标之learning_rate分析
    09:31

  • 视频：
    7-32 SFT微调之LoRa微调-核心监控指标之grad_norm分析
    09:04

  • 视频：
    7-33 SFT微调之LoRa微调-多轮对话微调数据处理
    08:05

  • 视频：
    7-34 SFT微调之LoRa微调-微调效果评估之ROUGE指标
    08:33

  • 视频：
    7-35 SFT微调之LoRa微调-微调效果评估之Perplexity指标
    04:16

  • 视频：
    7-36 SFT微调之LoRa微调-微调效果评估之评估效果说明
    05:06

  • 视频：
    7-37 SFT微调之LoRa微调-微调效果评估之SFT模型部署
    08:19
第8章 企业金融大模型微调项目—奖励模型方案设计与落地
32 节｜261分钟

展开 

  • 视频：
    8-1 奖励模型之需求背景分
    05:16

  • 视频：
    8-2 奖励模型之为什么选GRPO？
    08:45

  • 视频：
    8-3 奖励模型之为什么GRPO必须微调奖励模型？
    10:49

  • 视频：
    8-4 奖励模型之整体流程设计
    05:24

  • 视频：
    8-5 奖励模型之微调数据集构建方案思考
    20:05

  • 视频：
    8-6 奖励模型之微调数据集构建策略
    12:38

  • 视频：
    8-7 奖励模型之微调数据集构建脚本执行
    09:26

  • 视频：
    8-8 奖励模型之奖励模型训练路径分析
    09:18

  • 视频：
    8-9 奖励模型之基于RewardBench排行榜选型
    10:16

  • 视频：
    8-10 奖励模型之奖励模型选型
    14:35

  • 视频：
    8-11 奖励模型之微调方案技术选型
    08:28

  • 视频：
    8-12 多机多卡环境之方案设计
    04:07

  • 视频：
    8-13 多机多卡环境之分布式推理部署方案设计
    09:13

  • 视频：
    8-14 多机多卡环境之主机规划
    07:26

  • 视频：
    8-15 多机多卡环境之多机免密
    08:22

  • 视频：
    8-16 多机多卡环境之conda环境安装
    05:51

  • 视频：
    8-17 多机多卡环境之开源模型下载
    06:27

  • 视频：
    8-18 多机多卡环境之同步虚拟环境
    04:41

  • 视频：
    8-19 多机多卡环境之创建共享目录
    07:53

  • 视频：
    8-20 多机多卡环境之pdsh工具安装
    06:18

  • 视频：
    8-21 多机多卡环境之设置hosts地址
    03:32

  • 视频：
    8-22 多机多卡环境之Ray集群启动
    03:39

  • 视频：
    8-23 多机多卡环境之模型分布式推理测试
    06:12

  • 视频：
    8-24 多机多卡环境之分布式微调环境构建
    05:37

  • 视频：
    8-25 奖励模型之项目脚本设计
    08:56

  • 视频：
    8-26 奖励模型之奖励模型微调思路
    06:37

  • 视频：
    8-27 奖励模型之全流程代码设计
    16:41

  • 视频：
    8-28 奖励模型之开源奖励模型安装部署
    05:15

  • 视频：
    8-29 奖励模型之多机多卡分布式微调演练
    10:07

  • 视频：
    8-30 奖励模型之分布式环境启动
    07:47

  • 视频：
    8-31 奖励模型之效果校验脚本开发
    06:14

  • 视频：
    8-32 奖励模型之微调效果校验
    04:09
第9章 企业金融大模型微调项目—GRPO 方案设计与落
7 节｜66分钟

展开 

  • 视频：
    9-1 强化学习之为什么需要GRPO？
    10:09

  • 视频：
    9-2 强化学习之GRPO落地的方案选型
    03:49

  • 视频：
    9-3 强化学习之GRPO数据准备
    10:50

  • 视频：
    9-4 强化学习之GRPO环境准备
    07:21

  • 视频：
    9-5 强化学习之GRPO代码设计
    20:02

  • 视频：
    9-6 强化学习之GRPO流程演示
    10:23

  • 视频：
    9-7 项目总结
    02:31
本课程已完结
阅读全文
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