2025最新的多模态大模型部署与微调实战!基于Qwen2.5-VL-32B!讲明白多模态大模型基础和项目案例,看完就能全面上手!深度学习|计算机视觉|大模型

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2025-04-14 18:48:34
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陆陆续续也整理了不少资源,希望能帮大家少走一些弯路!无论是学业还是事业,都希望你顺顺利利 看在UP这么努力的份上,求个三连+关注嘛 1️⃣ 大模型入门学习路线图(附学习资源) 2️⃣ 大模型方向必读书籍PDF版 3️⃣ 大模型面试题库 4️⃣ 大模型项目源码 5️⃣ 超详细海量大模型LLM实战项目 6️⃣ Langchain/RAG/Agent学习资源 7️⃣ LLM大模型系统0到1入门学习教程 8️⃣ 吴恩达最新大模型视频+课件
视频选集
(1/99)
自动连播
多模态大模型部署(上)
16:40
多模态大模型部署(中)
21:49
多模态大模型部署(下)
21:26
【基础篇】1.人工智能介绍:迭代路径,大模型进化树,技术分类
13:16
【基础篇】2.柏拉图表征假说与scaling law:KM缩放定律
14:30
【基础篇】3.AI开发环境(python、conda、vscode
13:09
【基础篇】4.大模型微调llama-factory环境准备
20:06
【基础篇】5.微调数据集准备(SFT,继续预训练,偏好优化)
25:26
【基础篇】6.微调过程lora微调与Qlora微调
29:50
【基础篇】7.模型评估(批量推理与自动评估benchmark)
21:45
【基础篇】8.模型部署(模型合并导出与量化,本地部署)
22:06
【进阶篇】1.RAG技术原理与RAGFlow项目实操
19:58
【进阶篇】2.Naive RAG与langchain实践
13:01
【进阶篇】3.高级RAG(一)层次索引,句子窗口,子查询,HyDE
17:26
【进阶篇】4.高级RAG(二)提示词压缩,融合,llamainde
14:43
【进阶篇】5.模块化RAG(一)顺序模式,条件模式,分支模式
11:54
【进阶篇】6.模块化RAG(二)迭代,递归检索,FLARE,Toc
18:14
【进阶篇】7.Embedding原理:word2vec、CBOW
16:32
【进阶篇】8.Embedding模型训练:llamaindex微调
22:19
【进阶篇】9.Embedding模型评估:MRR评测,MTEB评测
20:58
【进阶篇】10.Rerank技术原理与实践(一)交叉编码与双编码
15:24
【进阶篇】11.Rerank模型微调与实践(二)rankGPT
15:40
【进阶篇】12.向量数据库简介与相似性测量:欧式距离,余弦相似度
15:39
【进阶篇】13.相似性搜索算法:k-means,肘部法则
18:45
【进阶篇】14.x近似邻近算法与过滤向量:PQ量化,HNSW,LSH
27:14
【进阶篇】15.向量数据库选型:专用向量数据库,传统数据库支持向量
09:43
【进阶篇】16.向量数据库代码示例:chroma与qdrant代码
07:35
【进阶篇】17.RAG评估:评估指标,RAGAs,TruLens
22:20
【进阶篇】18.RAG行业落地:实践心得,落地经验,业务场景
16:10
【进阶篇】1.Agent原理简介:planning、memory
13:49
【进阶篇】1.知识图谱:RDF,RDFS,OWL,知识图谱架构,实
23:36
【进阶篇】2.GraphRAG(一):原理,部署使用,GraphR
23:06
【进阶篇】2.提示词工程:软提示词,fewshot,COT,TOT
20:34
【进阶篇】3.Agent平台:国内外主流平台,Coze搭建智能客服
16:05
【进阶篇】3.GraphRAG(二):索引原理,Leiden算法,
27:18
【进阶篇】4.Agent工具使用与function call:MR
18:24
【进阶篇】4.GraphRAG(三):全局查询,局部查询,drif
13:38
【进阶篇】5.Agent设计模式(一):Fewshot,ReAct
20:01
【进阶篇】5.LightRAG(一):原理,实体与关系提取,双层检
21:47
【进阶篇】6.Agent设计模式(二):REWOO,LLMComp
22:49
【进阶篇】6.LightRAG(二):示例代码,参数解读,grap
14:45
【进阶篇】7.Agent设计模式(三):Reflexion,LAT
23:08
【进阶篇】7.LightRAG(三):Neo4j使用,API Se
17:52
【进阶篇】8.Agent框架:Single Agent,Multi
20:13
【进阶篇】9.Langchain项目原理与实战
24:30
【进阶篇】10.Langgraph项目原理与实战
13:40
【进阶篇】11.Langgraph 多Agent架构:协作多Age
16:41
【进阶篇】12.AutoGen项目原理与实战(一):AutoGen
19:22
【进阶篇】13.AutoGen项目原理与实战(二):代码执行,工具
18:35
【进阶篇】14.CrewAI项目原理与实战:Crew,Task,A
18:19
【进阶篇】1.LangChain-虚拟环境(上)
10:06
【进阶篇】2.LangChain-虚拟环境(下)
05:51
【进阶篇】3.LangChain-LangChain的基本介绍
09:21
【进阶篇】4.LangChain-基本和提示词模板
09:40
【进阶篇】5.LangChain-输出结果解析器
10:52
【进阶篇】6.LangChain-RAG+LangChain实现
10:51
【进阶篇】7.LangChain-Model-介绍
04:30
【进阶篇】8.LangChain-Model-提示词模板-基本使用
10:57
【进阶篇】9.LangChain-Model-提示词模版-ChatPromptTemplate(上)
07:18
【进阶篇】10.LangChain-Model-提示词模版-ChatPromptTemplate(下)
06:05
【进阶篇】11.LangChain-Model-提示词模版-少样本案例模版
08:58
【进阶篇】12.LangChain-Model-语言模型-介绍
06:47
【进阶篇】13.LangChain-Model-语言模型-智普大模型接入
04:17
【进阶篇】14.LangChain-Model-语言模型-MoonShot和通义千问集成
08:21
【进阶篇】15.LangChain-Model-聊天模型
05:00
【进阶篇】16.LangChain-Model-输出解析器
05:01
【进阶篇】17.LangChain-Model-文本嵌入模型
06:38
【进阶篇】18.LangChain-Chain链-基本应用
09:26
【进阶篇】19.LangChain-Chain链-案例介绍
05:35
【进阶篇】20.LangChain-chain链-链的调用
06:46
【进阶篇】21.LangChain-chain链-官方工具链介绍(上)
15:09
【进阶篇】22.LangChain-chain链-官方工具链介绍(下)
09:47
【进阶篇】23.LangChain-RAG-文档加载和文档切割
09:42
【进阶篇】24.LangChain-RAG-文本向量化和向量存储
06:42
【进阶篇】25.LangChain-RAG-检索器和完整RAG案例
10:16
【进阶篇】26.LangChain-Agent-基础应用(上)
12:35
【进阶篇】27.LangChain-Agent-基础应用(下)
11:58
【进阶篇】28.LangChain-Agent-添加记忆
06:08
【进阶篇】34.LangChain-Memory(上)实战篇
09:20
【实战篇】29.LangChain-Agent-小案例1
07:14
【实战篇】30.LangChain-Agent-小案例2
07:57
【实战篇】31.LangChain-Agent-ReActAgent
11:03
【实战篇】32.LangChain-Agent-SelfAskAgent
04:23
【实战篇】33.LangChain-Tools实战篇
10:07
【实战篇】35.LangChain-Memory(下)
10:04
【进阶篇】1.提示词工程介绍
05:23
【进阶篇】2.常用技巧讲解
09:54
【进阶篇】3.Prompt调优
09:39
【进阶篇】4.提示词工程进阶(上)
13:20
【进阶篇】5.提示词工程进阶(中)
10:49
【进阶篇】6.提示词工程进阶(下)
06:11
【进阶篇】7.提示词的应用
06:46
【进阶篇】8.防止Prompt攻击
07:42
【实战篇】9.智能学员辅导系统-StreamLit界面绘制
12:37
【实战篇】10.智能学员辅导系统-完成和大模型的交互
10:59
【实战篇】11.智能学员辅导系统-docx文档的处理
07:47
【实战篇】12.智能学员辅导系统-docx文件转换为pdf文件
14:46
【实战篇】13.自然语言转SQL
12:55
【实战篇】14.自然语言转SQL升级版
09:15
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