├─001开班典礼
│      00-开班典礼.mp4
│      【聚客AI】AI大模型应用技术2025 - V1.0(1).PDF
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├─01-HuggingFace核心组件介绍
│      01-HuggingFace核心组件介绍.mp4
│      day01_HuggingFace核心组件介绍.zip
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├─02-基于Bert的中文评价情感分析（训练篇）
│      day02_基于Bert的中文评价情感分析（训练篇）.zip
│      基于Bert的中文评价情感分析.mp4
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├─03-基于Bert的中文评价情感分析（实现篇）
│      day03_基于Bert的中文评价情感分析（实现篇）.zip
│      _基于Bert的中文评价情感分析-实现.mp4
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├─04-GPT2-中文生成模型定制化（训练篇）
│      04-GPT2-中文生成模型定制化（训练篇）.zip
│      GPT2-中文生成模型定制化_训练篇.mp4
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├─05-GPT2-中文生成模型定制化
│      day05_GPT2-中文生成模型定制化.mp4
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├─06-本地私有化部署大模型（Ollama&vLLM&LMDeploy
│      day06_本地私有化部署大模型.zip
│      本地私有化部署大模型.mp4
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├─07-大模型微调（使用LLama Factory微调Qwen）
│      day07_大模型微调.mp4
│      day07_大模型微调（使用LLama Factory微调Qwen）.zip
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├─08-大模型微调（LLama Factory自定义微调数据集）
│      day08_大模型微调.mp4
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├─09-大模型微调（QLora微调&GGUF模型转换）
│      day09_大模型微调（QLora微调&GGUF模型转换）.zip
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├─10-大模型微调（LLamaFactory微调效果与vllm部署效果不一致如何解决）
│      day10_大模型微调（LLamaFactory微调效果与vllm部署效果不一致如何解决）.zip
│      day_10视频.mp4
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├─11-大模型微调分布式训练（LLama Factory与Xtuner分布式微调大模型）
│      day11.mp4
│      day11_大模型微调分布式训练（LLama Factory与Xtuner分布式微调大模型）.zip
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├─12-大模型压缩训练（知识蒸馏）
│      day12_大模型压缩训练（知识蒸馏）.zip
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├─13-大模型推理部署（分布式推理与量化部署）
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├─14-大模型评估测试（OpenCompass）
│      day14.mp4
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├─15-大模型微调项目实战（情绪对话模型-数据工程篇）
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├─16-大模型微调项目实战（情绪对话模型-最终效果）
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├─17-LlamAIndex快速构建RAG
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├─18-Llama_indexRAG进阶_Embedding_model与Chroma
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├─19-Llama_indexRAG进阶_文档切分与重排序
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│      day19_Llama_indexRAG进阶_文档切分与重排序.zip
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├─20-Dify实现RAG
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├─21-RAGFlow
│      day21.mp4
│      day21_RAGFlow.zip
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├─22-基于RAG的法律条文智能助手（方案篇）
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│      day22_基于RAG的法律条文智能助手（方案篇）.zip
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├─23-基于RAG的法律条文智能助手-实现与部署
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├─24-基于RAG的法律条文智能助手-微调与部署
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├─25-Dify构建Agent
│      day25.mp4
│      【课件】Agent 智能体应用（Dify构建Agent）.zip
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├─26-LangGraph构建多智能体
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├─27-DeepSeek原理与应用
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└─28-多模态大模型应用
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        day28_多模态大模型应用.zip