第07课附加课之免费免部署免审查colab版stable diffusion

凉亭下 2023-08-12 23:34:32

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先用一张图片说明这篇blog多火热！本篇大型语言模型（LLM）课程分为三个部分：🧩 LLM基础：涵盖了数学、Python和神经网络的基本知识。🧑‍🔬 LLM科学家：专注于使用最新技术构建尽可能优秀的LLM。👷 LLM工程师：专注于创建基于LLM的应用并部署它们。0. 📝 一些有用的Notebook与大型语言模型相关的笔记本和文章列表🧐LLM AutoEval：使用RunPod自动评估大语言模型（LLMs），colab。

• 能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练能力，提高程序员的编码能力：大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习框架等技术，这些技术的掌握可以提高程序员的编码能力和分析能力，让程序员更加熟练地编写高质量的代码。评估大型语言模型（LLM）是管道中一个被低估的部分，这一过程既耗时又具有一定的可靠性。• 基于大模型和企业数据AI应用开发，实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能，学会Fine-tuning垂直训练大模型（数据准备、数据蒸馏、大模型部署）一站式掌握；

此外，它还允许您在任何数据上（如私有数据或未见过的数据）对模型进行微调，并在不需要支付如 OpenAI API 的费用的情况下使用它。虽然对 Transformer 架构的深入理解不是必须的，但了解其输入（tokens）和输出（logits）是非常重要的。原始的注意力机制是另一个关键组件，因为后续版本中引入了改进的版本。：这些模型（如 CLIP、Stable Diffusion 或 LLaVA）可以处理多种类型的输入（文本、图像、音频等），并使用统一的嵌入空间，这解锁了如文本到图像等强大的应用。

涵盖了数学、Python和神经网络的基本知识。‍：专注于使用最新技术构建尽可能优秀的LLM。：专注于创建基于LLM的应用并部署它们。

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