课程目录：
| ├──PART4：DeepSeekV3 (5小节)
| | ├──【DeepSeekv3】1 整体架构与分布式基础概念.mp4 145.32M
| | ├──【DeepSeekv3】2 分布式嵌入层与投影层.mp4 154.55M
| | ├──【DeepSeekv3】3 MLA潜在注意力 (1) 从自回归掩码看KV缓存机制.mp4 99.34M
| | ├──【DeepSeekv3】4 MLA潜在注意力 (2) 针对KV缓存的改进.mp4 94.22M
| | └──【DeepSeekv3】5 DeepSeekMOE的MOE架构与创新.mp4 165.81M
| ├──二，开源大模型部署调用
| | ├──Cursor&Coder高效低代码开发办法.ts 90.15M
| | ├──Glm-Edge-v-5B模型介绍与本地部署.ts 35.57M
| | ├──Marco-o1模型介绍与本地部署.ts 224.78M
| | ├──Ollama最新版本保姆级指南.ts 185.78M
| | ├──Ollama最新版本启动多模态模型Llama3.2Vision全流程[Linux环境].ts 128.47M
| | ├──Qwen2–5Coder：32B基本介绍和测试.ts 196.80M
| | ├──Qwen2–5Coder本地部署使用全流程.ts 178.05M
| | ├──Qwen2VL多模态模型参数介绍&部署使用全流程.ts 96.15M
| | ├──【ChatGLM3-6B】01_Ubuntu双系统安装.MP4 199.67M
| | ├──【ChatGLM3-6B】02_Ubuntu环境下ChatGLM3-6b命令行安装办法.MP4 182.70M
| | ├──【ChatGLM3-6B】03_服务器环境下部署ChatGLM3-6b.ts 163.22M
| | ├──【ChatGLM3-6B】04_ChatGLM3-6b的多种启动方法.ts 99.69M
| | ├──【ChatGLM3-6B】05_AutoDL快速部署ChatGLM3-6b办法.ts 64.49M
| | ├──【ChatGLM3-6B】06_Git方法简洁下载ChatGLM3-6b.ts 62.11M
| | ├──【ChatGLM3-6B】07_以ChatGLM3-6b为例的大模型更新办法.ts 50.20M
| | ├──【ChatGLM3-6B】08_单机多卡启动大模型办法.ts 110.06M
| | ├──【ChatGLM3-6B】09_LoRA原理浅析.ts 160.74M
| | ├──【ChatGLM3-6B】10_LoRA微调实战训练.ts 142.19M
| | ├──【ChatGLM3-6B】11_DeepSpeed原理浅析.ts 141.66M
| | ├──【ChatGLM3-6B】12_PEFT高效微调原理浅析.ts 259.61M
| | ├──【ChatGLM3-6B】13_P-Tuning V2微调实战.ts 95.07M
| | ├──【ChatGLM3-6B】14_LangChian体系详解.ts 188.17M
| | ├──【ChatGLM3-6B】15_LangChain0.3安装部署与调用方法.ts 157.51M
| | ├──【Cursor】调用QWQ实现辅助编程–调用本地模型全流程.ts 70.06M
| | ├──【Cursor】在Windows环境下调用QWQ线上API实现辅助编程方法.ts 31.56M
| | ├──【GLM4-9B】01_模型基本介绍.ts 53.53M
| | ├──【GLM4-9B】02_安装部署流程展示.ts 87.73M
| | ├──【GLM4-9B】03_多种启动方式流程展示.ts 115.54M
| | ├──【GLM4-9B】04_vLLM介绍和部署应用.ts 167.28M
| | ├──【GLM4-9B】05_WSL部署流程.ts 55.51M
| | ├──【GLM4-Voice】01_模型基本介绍.ts 105.80M
| | ├──【GLM4-Voice】02_多模态与AGI技术展望.ts 75.44M
| | ├──【GLM4-Voice】03_本地化部署流程.ts 108.19M
| | ├──【GLM4-Voice】04_线上部署流程.ts 100.82M
| | ├──【GLM4-Voice】05_开源大模型比拼-排行榜介绍.ts 121.60M
| | ├──【Llama.cpp】以Qwen2.5为例实现量化模型启动与API调用.ts 99.79M
| | ├──【Llama.cpp】以Qwen2VL为例实现GGUF模型量化与调用办法.ts 44.25M
| | ├──【Llama3.1】01_Llama家族系列模型生态介绍.ts 125.39M
| | ├──【Llama3.1】02_线上体验办法.ts 42.88M
| | ├──【Llama3.1】03_技术论文解读.ts 167.28M
| | ├──【Llama3.1】04_官网以及Ollama部署流程.ts 160.78M
| | ├──【Llama3.1】05_ModelScope线上部署.ts 92.32M
| | ├──【Llama3.1】06_ModelScope本地部署.ts 63.14M
| | ├──【Llama3.1】07_LlamaFactory中文能力微调实例.ts 172.41M
| | ├──【Llama3.2】01_基本介绍与线上测试办法.ts 64.71M
| | ├──【Llama3.2】02_官网下载流程.ts 62.30M
| | ├──【Llama3.2】03_Ollama在Linux和Windows部署方法.ts 48.99M
| | ├──【Qwen2.5Coder&Math】01_Coder介绍.ts 96.63M
| | ├──【Qwen2.5Coder&Math】02_Math介绍.ts 35.79M
| | ├──【Qwen2.5Coder&Math】03_Coder技术文章分析.ts 82.58M
| | ├──【Qwen2.5Coder&Math】04_Math技术文章分析.ts 22.71M
| | ├──【Qwen2.5Coder&Math】05_Math线上体验.ts 27.62M
| | ├──【Qwen2.5Coder&Math】06_Coder本地部署推理流程.ts 91.02M
| | ├──【Qwen2.5Coder&Math】07_vLLM推理Coder流程.ts 41.40M
| | ├──【Qwen2.5Coder&Math】08_Ollama推理Coder流程.ts 32.06M
| | ├──【Qwen2.5Coder&Math】09_线上部署推理Coder流程.ts 92.41M
| | ├──【Qwen2.5Coder&Math】10_Math部署流程.ts 13.88M
| | ├──【Qwen2.5】01_基本介绍与线上体验办法.ts 98.71M
| | ├──【Qwen2.5】02_ModelScope本地化部署流程.ts 82.59M
| | ├──【Qwen2.5】03_ModelScope线上部署办法.ts 41.25M
| | ├──【Qwen2.5】04_Ollama框架部署流程.ts 43.74M
| | ├──【Qwen2.5】05_在Windows系统中使用Ollama框架部署流程.ts 26.25M
| | ├──【Qwen2.5】06_vLLM部署与调用流程.ts 124.28M
| | └──在Windows环境下使用Ollama启动多模态模型llama3.2Vision全流程.ts 50.29M
| ├──六，直播回放篇
| | ├──加餐-前沿技术追更
| | └──直播回放
| ├──三，大模型微调实战
| | ├──Ch 1.1 通用模型发展与微调前景.ts 141.19M
| | ├──Ch 1.2 微调与其他技术的区别和关联.ts 102.06M
| | ├──Ch 1.3 微调步骤及技术栈.ts 89.86M
| | ├──Ch 1.4 高效微调及范围.ts 205.59M
| | ├──Ch 1.5 强化学习RHLF介绍.ts 80.90M
| | ├──Ch 1.6 主流微调框架.ts 81.72M
| | ├──Ch 2.1 Lora原理详解.ts 173.76M
| | ├──Ch 2.2 LLama_factory 介绍.ts 103.36M
| | ├──Ch 2.3 LLama_factory 安装部署及验证.ts 93.84M
| | ├──Ch 2.4 实战Qwen2.5微调.ts 141.37M
| | ├──Ch 2.5 配置TensorBoard.ts 85.33M
| | ├──Ch 3.1 如何获取数据源及使用解析.ts 170.86M
| | ├──Ch 3.2 llamafactory中如何使用和注册数据集.ts 215.15M
| | ├──Ch 3.3 模型微调及参数详解.ts 153.76M
| | ├──Ch 3.4 数据验证&deepspeed微调.ts 122.15M
| | ├──Ch 4.1 win&Qlora&qwen2.5_Qlora能节约多少内存.ts 79.00M
| | ├──Ch 4.2 Qlora核心概念.ts 105.96M
| | ├──Ch 4.3如何在windows配置环境.ts 129.25M
| | ├──Ch 4.4 Qlor微调实战与验证.ts 153.16M
| | ├──Ch 5.1PPO&llama3.2_什么是PPO算法.ts 78.47M
| | ├──Ch 5.2 如何理解PPO.ts 113.78M
| | ├──Ch 5.3 各个模型PPO算法的协作关系.ts 98.88M
| | ├──Ch 5.4 PPO模型与数据的选择.ts 122.65M
| | ├──Ch 5.5 PPO微调实操.ts 111.70M
| | ├──Ch 5.6 PPO源码解读.ts 113.74M
| | ├──Ch 6.1 RLHF&Qwen2.5,RLHF背景与意义.ts 93.20M
| | ├──Ch 6.2 RLHF流程拆解与核心.ts 169.38M
| | ├──Ch 6.3 奖励模型原理.ts 59.14M
| | ├──Ch 6.4 奖励模型训练流程.ts 137.38M
| | ├──Ch 6.5 RLHF全流程微调.ts 45.57M
| | ├──Ch 6.6 RLHF挑战与改进方向.ts 83.15M
| | ├──DPO微调Qwen2.5.ts 988.18M
| | ├──LLama_factory&Lora微调Qwen2.5做NL2sql.ts 2.45G
| | ├──LLama_Factory+LORA大模型微调.ts 2.42G
| | ├──PPO微调Llama-3.2.ts 2.62G
| | └──window系统微调QLORA.ts 1.92G
| ├──四，大模型Agent开发实战
| | ├──Ch 1.1 大模型应用发展与Agent前沿技术趋势.ts 162.81M
| | ├──Ch 1.2 大模型应用的本地知识库问答核心技术-RAG.ts 136.12M
| | ├──Ch 1.3 AI Agent爆发的根本原因.ts 133.13M
| | ├──Ch 1.4 AI Agent 经典核心架构与 AgentExcuter.ts 200.35M
| | ├──Ch 10.1 LangGraph中ReAct的构建原理.ts 157.60M
| | ├──Ch 10.2 案例实操：构建复杂工具应用的ReAct自治代理.ts 279.09M
| | ├──Ch 10.3 LangGraph中如何使用流式输出.ts 211.04M
| | ├──Ch 10.4 LangGraph中的事件流.ts 101.01M
| | ├──Ch 11.1 Agent长短期记忆认知.ts 123.01M
| | ├──Ch 11.2 LangGraph的短期记忆及Checkpointer(检查点).ts 183.40M
| | ├──Ch 11.3 检查点的特定实现类型-MemorySaver.ts 153.12M
| | ├──Ch 11.4 检查点的特定实现类型-SqliteSaver.ts 172.70M
| | ├──Ch 11.5 长期记忆和Store（仓库）.ts 102.50M
| | ├──Ch 12.1 LangGraph知识点概述总结.ts 106.26M
| | ├──Ch 12.2 LangGraph中的HIL实现思路.ts 156.98M
| | ├──Ch 12.3 标准图结构中如何添加断点.ts 348.78M
| | ├──Ch 12.4 复杂代理架构中如何添加动态断点.ts 163.20M
| | ├──Ch 12.5 案例：具备人机交互的完整Agent信息管理系统.ts 346.26M
| | ├──Ch 13.1 Single-Agent 存在的局限.ts 181.72M
| | ├──Ch 13.2 Multi-Agent 架构分类及子图的通信模式 – 副本.ts 239.31M
| | ├──Ch 13.3 父、子图状态中无共同键的通信方式.ts 92.37M
| | ├──Ch 13.4 案例：基于网络架构实现智能BI数据分析多代理系统（上）.ts 163.06M
| | ├──Ch 13.5 案例：基于网络架构实现智能BI数据分析多代理系统（下）.ts 168.18M
| | ├──Ch 14.1 Supervisor 架构介绍与基本构建原理.ts 317.25M
| | ├──Ch 14.2 案例：基于 Supervisor 架构实现多代理系统.ts 170.45M
| | ├──Ch 14.3 GraphRAG 基本介绍与核心架构.ts 179.06M
| | ├──Ch 14.4 案例：Multi-Agent实现混合多知识库检索.ts 329.06M
| | ├──Ch 2.1 AI Agent与LLMs + RAG的本质区别.ts 73.06M
| | ├──Ch 2.2 AI Agent三种应用类型及Python实现可交互的聊天机器人.ts 192.01M
| | ├──Ch 2.3 Funcation Calling 完整生命周期细节复现.ts 222.80M
| | ├──Ch 2.4 实现具备Funcation Calling的智能电商客服.ts 88.18M
| | ├──Ch 2.5 Function Calling并行调用和多函数调用的应用方法.ts 129.57M
| | ├──Ch 2.6 加餐：OpenAI最新推出的结构化输出功能介绍.ts 43.58M
| | ├──Ch 3.1 Funcation Calling 与 AI Agent的本质区别.ts 63.25M
| | ├──Ch 3.2 提示工程到代理工程的平滑过度.ts 113.13M

 

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