【黑马】AI大模型就业班(第八期)

Ι 课程介绍

* 课程时间：2026年完结（会员免费包更新）
* 课程包括：视频+课程资料
* 课程售价：¥29.9元
* 会员免费
* 课程目录：如下

├── 视频
│ ├── 1-36 大模型主要微调方法 2025-12-21
│ │ ├── 1.mp4
│ │ ├── 3.mp4
│ │ ├── 2.mp4
│ │ ├── 4.mp4
│ ├── 1-8 基于Linux平台的企业级私有化部署大模型-2 2025-11-02
│ │ ├── 3.mp4
│ ├── 1-35 大模型开发工具Function Call的原理及实践 2025-12-18
│ │ ├── 3.mp4
│ │ ├── 1.mp4
│ │ ├── 2.mp4
│ ├── 1-22 【项目】金融行业动态方向评估-2 2025-11-26
│ │ ├── 3.mp4
│ ├── 1-14 串讲-大模型前置知识【深度学习】2025-11-11
│ │ ├── 4.mp4
│ │ ├── 3.mp4
│ │ ├── 1.mp4
│ │ ├── 2.mp4
│ ├── 1-44 【项目】新媒体行业评论智能分类与信息抽取系统，ChatGLM-6B,DeepSeek+LoRA模型搭建+趋动云资源配置 01-13
│ │ ├── 2.mp4
│ │ ├── 1.mp4
│ │ ├── 3.mp4
│ ├── 1-30 大模型Agent的原理及实践 2025-12-08
│ │ ├── 1.mp4
│ │ ├── 2.mp4
│ │ ├── 3.mp4
│ ├── 1-3 串讲-大模型必备Python语言 2025-10-26
│ │ ├── 2.mp4
│ │ ├── 3.mp4
│ │ ├── 1.mp4
│ ├── 1-40 【项目】大健康行业智能问诊系统 2025-12-28
│ │ ├── 2.mp4
│ │ ├── 3.mp4
│ │ ├── 1.mp4
│ ├── 1-33 【项目】基于知识库RAG的物流行业信息问答系统 2025-12-14
│ │ ├── 1.mp4
│ │ ├── 3.mp4
│ │ ├── 2.mp4
│ ├── 1-34 大模型开发工具Function Call的原理及实践 2025-12-15
│ │ ├── 1.mp4
│ │ ├── 4.mp4
│ │ ├── 2.mp4
│ │ ├── 3.mp4
│ ├── 1-12 串讲-大模型前置知识【深度学习】-1 2025-11-09
│ │ ├── 1.mp4
│ ├── 1-49 【项目】基于Qwen开源通义大模型微调实战 2026-01-20
│ │ ├── 3.mp4
│ │ ├── 2.mp4
│ │ ├── 4.mp4
│ │ ├── 1.mp4
│ ├── 1-25 企业级大模型定制平台 2025-11-29
│ │ ├── 3.mp4
│ │ ├── 2.mp4
│ │ ├── 1.mp4
│ ├── 1-21 大模型提示词工程应用 2025-11-22
│ │ ├── 3.mp4
│ │ ├── 2.mp4
│ │ ├── 1.mp4
│ ├── 1-4 串讲-【项目案例】 Streamlit+LangChain智能聊天机器人 2025-10-26
│ │ ├── 5.mp4
│ │ ├── 6.mp4
│ │ ├── 1.mp4
│ │ ├── 3.mp4
│ │ ├── 4.mp4
│ │ ├── 2.mp4
│ ├── 1-6 Ollama+QWenDeepSeek私有化部署大模型 2025-10-30
│ │ ├── 2.mp4
│ │ ├── 3.mp4
│ │ ├── 1.mp4
│ ├── 1-38 【项目】大健康行业智能问诊系统 2025-12-23
│ │ ├── 2.mp4
│ │ ├── 1.mp4
│ ├── 1-37 【项目】大健康行业智能问诊系统 2025-12-21
│ │ ├── 2.mp4
│ │ ├── 3.mp4
│ ├── 1-50 【项目】基于Qwen开源通义大模型微调实战 2026-01-22
│ │ ├── 1.mp4
│ ├── 1-7 Ollama+QWenDeepSeek私有化部署大模型 2025-11-02
│ │ ├── 2.mp4
│ │ ├── 5.mp4
│ │ ├── 1.mp4
│ │ ├── 3.mp4
│ │ ├── 4.mp4
│ ├── 1-53 多模态大模型 2026-01-27
│ │ ├── 4.mp4
│ │ ├── 3.mp4
│ │ ├── 2.mp4
│ │ ├── 1.mp4
│ ├── 1-8 基于Linux平台的企业级私有化部署大模型-1 2025-11-02
│ │ ├── 2.mp4
│ │ ├── 1.mp4
│ │ ├── 3.mp4
│ ├── 1-20 大模型Prompt-Tuning方法进阶 2025-11-22
│ │ ├── 2.mp4
│ │ ├── 3.mp4
│ │ ├── 4.mp4
│ │ ├── 1.mp4
│ ├── 1-15 串讲-大模型前置知识【深度学习】2025-11-13
│ │ ├── 5.mp4
│ │ ├── 1.mp4
│ │ ├── 6.mp4
│ │ ├── 2.mp4
│ │ ├── 4.mp4
│ │ ├── 3.mp4
│ ├── 1-43 【项目】新零售行业评价决策系统【基于BERT+P-Tuning方式】-1 2026-01-08
│ │ ├── 1-43 【项目】新零售行业评价决策系统【基于BERT+P-Tuning方式】-2 2026-01-08.mp4
│ │ ├── 1-43 【项目】新零售行业评价决策系统【基于BERT+P-Tuning方式】-3 2026-01-08.mp4
│ │ ├── 1-43 【项目】新零售行业评价决策系统【基于BERT+P-Tuning方式】-1 2026-01-08.mp4
│ ├── 1-26 Coze平台智能体实战 2025-12-01
│ │ ├── 2.mp4
│ │ ├── 3.mp4
│ │ ├── 1.mp4
│ ├── 1-12 串讲-大模型前置知识【深度学习】-2 2025-11-09
│ │ ├── 2.mp4
│ │ ├── 4.mp4
│ │ ├── 3.mp4
│ │ ├── 1.mp4
│ ├── 1-9 Ollama+QWenDeepSeek私有化部署大模型 2025-11-04
│ │ ├── 3.mp4
│ │ ├── 2.mp4
│ │ ├── 1.mp4
│ ├── 1-11 串讲-大模型前置知识【深度学习】2025-11-09
│ │ ├── 2.mp4
│ │ ├── 1.mp4
│ │ ├── 3.mp4
│ │ ├── 4.mp4
│ ├── 1-31 大模型开发工具Langchain详解 2025-12-10
│ │ ├── 1.mp4
│ │ ├── 3.mp4
│ │ ├── 2.mp4
│ ├── 1-27 Dify平台应用实战 2025-12-03
│ │ ├── 4.mp4
│ │ ├── 3.mp4
│ │ ├── 1.mp4
│ │ ├── 2.mp4
│ ├── 1-19 大模型Prompt-Tuning方法入门 2025-11-21
│ │ ├── 2.mp4
│ │ ├── 1.mp4
│ │ ├── 3.mp4
│ ├── 1-51 DeepSeek实战 2026-01-25
│ │ ├── 3.mp4
│ │ ├── 2.mp4
│ │ ├── 1.mp4
│ ├── 1-2 串讲-大模型必备Python语言 2025-10-23
│ │ ├── 1-2 串讲-大模型必备Python语言 2025-10-23.mp4
│ ├── 1-42 【项目】新零售行业评价决策系统【基于BERT+PET方式】2026-01-06
│ │ ├── 3.mp4
│ │ ├── 1.mp4
│ │ ├── 2.mp4
│ ├── 1-55 多模态大模型 2026-02-03
│ │ ├── 1-55 多模态大模型 2026-02-03.mp4
│ ├── 1-41 【项目】新零售行业评价决策系统【基于BERT+PET方式】 2025-12-28
│ │ ├── 1.mp4
│ │ ├── 2.mp4
│ ├── 1-54 多模态大模型 2026-01-29
│ │ ├── 2.mp4
│ │ ├── 1.mp4
│ ├── 1-46 【项目】基于Qwen开源通义大模型微调实战 2026-01-15
│ │ ├── 1.mp4
│ │ ├── 3.mp4
│ │ ├── 2.mp4
│ ├── 1-48 【项目】基于Qwen开源通义大模型微调实战 2026-01-18
│ │ ├── 3.mp4
│ │ ├── 4.mp4
│ │ ├── 2.mp4
│ │ ├── 5.mp4
│ │ ├── 1.mp4
│ ├── 1-10 串讲-大模型前置知识【深度学习】2025-11-07
│ │ ├── 2.mp4
│ │ ├── 3.mp4
│ │ ├── 1.mp4
│ ├── 1-45 【项目】新媒体行业评论智能分类与信息抽取系统，ChatGLM-6B,DeepSeek+LoRA模型搭建+趋动云资源配置 01-13
│ │ ├── 2.mp4
│ │ ├── 3.mp4
│ │ ├── 1.mp4
│ ├── 1-28 GPTs与Assistant API 2025-12-05
│ │ ├── 1.mp4
│ │ ├── 2.mp4
│ │ ├── 3.mp4
│ ├── 1-1 串讲-大模型必备Python语言 2025-10-21
│ │ ├── 1-1 串讲-大模型必备Python语言 2025-10-21.mp4
│ ├── 1-16 串讲-大模型前置知识【深度学习】2025-11-16
│ │ ├── IPS_2026-01-18.12.44.47.2080.mp4
│ │ ├── IPS_2026-01-18.10.24.42.7250.mp4
│ │ ├── IPS_2026-01-18.11.37.50.4560.mp4
│ ├── 1-29 大模型Agent的原理及实践 2025-12-07
│ │ ├── 2.mp4
│ │ ├── 3.mp4
│ │ ├── 1.mp4
│ ├── 1-52 大模型蒸馏实战 2026-01-25
│ │ ├── 2.mp4
│ │ ├── 1.mp4
│ ├── 1-32 大模型开发工具Langchain详解 2025-12-12
│ │ ├── 1.mp4
│ │ ├── 2.mp4
│ ├── 1-23 【项目】金融行业动态方向评估 2025-11-28
│ │ ├── 2.mp4
│ │ ├── 1.mp4
│ │ ├── 3.mp4
│ ├── 1-56 综合项目与项目路演+【拓展】AI论文导读与论文撰写 2026-02-05
│ │ ├── 1-56 综合项目与项目路演+【拓展】AI论文导读与论文撰写 2026-02-05.mp4
│ ├── 1-22 【项目】金融行业动态方向评估-1 2025-11-26
│ │ ├── 1.mp4
│ │ ├── 2.mp4
│ ├── 1-39 【项目】大健康行业智能问诊系统 2025-12-25
│ │ ├── 3.mp4
│ │ ├── 2.mp4
│ │ ├── 1.mp4
│ ├── 1-5 串讲-【项目案例】 Streamlit+LangChain智能聊天机器人 2025-10-28
│ │ ├── 2_1.mp4
│ │ ├── 3_1.mp4
│ │ ├── 1_1.mp4
│ ├── 1-24 企业级大模型定制平台 2025-11-29
│ │ ├── 3.mp4
│ │ ├── 4.mp4
│ │ ├── 2.mp4
│ │ ├── 1.mp4
│ ├── 1-17大模型开发入门2025-11-16
│ │ ├── IPS_2026-01-18.15.03.33.9880.mp4
│ │ ├── IPS_2026-01-18.16.08.56.8760.mp4
│ │ ├── IPS_2026-01-18.14.00.02.9660.mp4
│ ├── 1-18 主流大模型介绍-1 2025-11-19
│ │ ├── 2.mp4
│ │ ├── 3.mp4
│ │ ├── 1-18 主流大模型介绍-1 2025-11-19.mp4
│ ├── 1-47 【项目】基于Qwen开源通义大模型微调实战 2026-01-18
│ │ ├── 1-47 网络问题 挪到晚上讲【项目】基于Qwen开源通义大模型微调实战 2026-01-18.mp4
├── 其他资料
│ ├── logistics-rag-system2
│ │ ├── logistics-rag-system_V2.0.rar
│ ├── 1126.zip
│ ├── 11-2私有化大模型部署本_基于ollama+ChatBox实现chatBot.pdf
│ ├── 251113-深度学习卷积神经网络(1).zip
│ ├── 聊天机器人相关课件.zip
│ ├── logistics-rag-system.rar
├── 源码讲义
│ ├── 2025年10月28日-大模型环境部署+智能聊天机器人
│ │ ├── 01_讲义
│ │ │ ├── assets
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│ │ │ ├── day01_大模型应用初体验与聊天机器人的项目介绍.md
│ ├── 2025年11月2日-基于Linux平台的企业级私有化部署大模型(晚上)
│ │ ├── 代码
│ │ ├── 讲义
│ │ │ ├── assets
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│ │ │ ├── 私有化大模型部署本_基于ollama+ChatBox实现chatBot.pdf
│ │ │ ├── 私有化大模型部署本_基于ollama+ChatBox实现chatBot.md
│ │ ├── 资料
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│ ├── 2026年1月15日-【项目】基于Qwen开源通义大模型微调实战
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│ │ ├── 代码
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│ │ │ ├── 01- 项目介绍.html
│ ├── 2026年1月20日-【项目】基于Qwen开源通义大模型微调实战
│ │ ├── 代码
│ │ │ ├── Qwen
│ │ │ │ ├── LLamaFactory_finetune
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│ │ │ ├── search
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│ │ │ ├── 05-模型部署.html
│ │ │ ├── 404.html
│ │ │ ├── 02-deepspeed介绍.html
│ │ │ ├── 09-Qwen-Agent的应用.html
│ │ │ ├── 06-MCP协议介绍.html
│ │ │ ├── 04-模型量化.html
│ │ │ ├── 08-Qwen接入MCP.html
│ │ │ ├── 03-模型训练.html
│ │ │ ├── sitemap.xml
│ │ │ ├── 01- 项目介绍.html
│ │ │ ├── 07-百炼接入MCP.html
│ │ │ ├── index.html
│ │ ├── 笔记
│ │ │ ├── 今日板书.png
│ ├── 2025年11月29日-企业级大模型定制平台
│ │ ├── 01-讲义
│ │ │ ├── 01-图表数据分析
│ │ │ │ ├── 01-阿里百炼平台.pptx
│ │ │ │ ├── 图表分析数据.md
│ │ │ ├── 03-电商领域虚拟试衣机系统
│ │ │ │ ├── 06-资源清理.pptx
│ │ │ │ ├── 04-PAI_DSW的环境搭建.pptx
│ │ │ │ ├── 01-虚拟试衣背景.pptx
│ │ │ │ ├── 05-虚拟试衣实践.pptx
│ │ │ │ ├── 02-阿里PAI平台.pptx
│ │ │ │ ├── 03-阿里云注册及开通PAI.pptx
│ │ │ ├── 02-多风格翻译机
│ │ │ │ ├── translate_in_many_style
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│ │ │ │ ├── 星火大模型.pptx
│ │ ├── 03-代码
│ │ │ ├── 251129-企业级大模型定制平台
│ │ │ │ ├── translate_in_many_style
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│ │ │ │ ├── Dataset-of-financial-news-classification
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│ │ │ │ ├── __init__.py
│ │ │ │ ├── 01_pyxiaoxiaole.py
│ │ │ │ ├── 01_为什么需要企业级大模型定制平台
│ │ ├── 01-讲义.rar
│ ├── 2025年11月19日
│ │ ├── 03-xmind
│ │ │ ├── 大语言模型(LLM)课程.xmind
│ │ ├── 01-课件
│ │ │ ├── 02-LLM主流开源大模型介绍.pptx
│ │ │ ├── 随堂图.png
│ │ │ ├── 02-LLM主要架构介绍.pptx
│ ├── 2025年12月18日-大模型开发工具Function Call的原理及实践
│ │ ├── 03-code
│ │ │ ├── 251218-function call+multi
│ │ │ │ ├── airplane
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│ │ │ │ │ ├── muti_utils.py
│ │ │ │ │ ├── airplane_function_tools.py
│ │ │ │ │ ├── .env
│ │ │ │ │ ├── muti_function_zhipu2.py
│ │ │ │ │ ├── muti_function_zhipu.py
│ │ │ │ ├── sql
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│ │ │ │ │ ├── sql_function_tools.py
│ │ │ │ ├── 01_单函数调用
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│ │ │ │ │ │ ├── 01_单函数调用.iml
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│ │ │ │ │ │ ├── misc.xml
│ │ │ │ │ ├── tools.py
│ │ │ │ │ ├── 01_智谱AI通过Function_call调用单函数.py
│ │ │ │ │ ├── .env
│ │ │ │ ├── 02_多函数调用
│ │ │ │ │ ├── bm
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│ │ │ │ │ │ ├── tools_multi.cpython-312.pyc
│ │ │ │ │ ├── tools_multi.py
│ │ │ │ │ ├── 01_智谱AI通过Function_call调用多函数.py
│ │ │ │ │ ├── .env
│ │ │ │ │ ├── 02_智谱AI通过多轮function call调用演示.py
│ │ │ │ │ ├── test.py
│ │ │ │ ├── 03_调用mysql数据
│ │ │ │ │ ├── __pycache__
│ │ │ │ │ │ ├── tools_sql.cpython-312.pyc
│ │ │ │ │ ├── .env
│ │ │ │ │ ├── 01_pymysql入门.py
│ │ │ │ │ ├── 02_智谱AI通过Function_call调用单函数.py
│ │ │ │ │ ├── 00_回顾mysql.sql
│ │ │ │ │ ├── tools_sql.py
│ │ │ │ ├── __init__.py
│ │ ├── 04-扩展资料
│ │ │ ├── cityCode_use.json
│ │ ├── function call原理及实现.xmind
│ ├── 2025年12月5日-GPTs与Assistant API
│ │ ├── 03-代码
│ │ │ ├── ali_assistant
│ │ │ │ ├── .idea
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│ │ │ │ │ ├── modules.xml
│ │ │ │ │ ├── minimax_assistant.iml
│ │ │ │ │ ├── workspace.xml
│ │ │ │ │ ├── .gitignore
│ │ │ │ ├── test.py
│ │ │ │ ├── conf_ali.yml
│ │ │ │ ├── quark_assistant.py
│ │ │ │ ├── ali_assistant.py
│ │ │ ├── agent
│ │ │ │ ├── .idea
│ │ │ │ │ ├── inspectionProfiles
│ │ │ │ │ │ ├── profiles_settings.xml
│ │ │ │ │ │ ├── Project_Default.xml
│ │ │ │ │ ├── 代码.iml
│ │ │ │ │ ├── deployment.xml
│ │ │ │ │ ├── misc.xml
│ │ │ │ │ ├── modules.xml
│ │ │ │ │ ├── workspace.xml
│ │ │ │ │ ├── .gitignore
│ │ │ │ ├── tools
│ │ │ │ │ ├── __pycache__
│ │ │ │ │ │ ├── __init__.cpython-311.pyc
│ │ │ │ │ │ ├── custom_tools.cpython-311.pyc
│ │ │ │ │ ├── custom_tools.py
│ │ │ │ │ ├── __init__.py
│ │ │ │ ├── 情书.txt
│ │ │ │ ├── multi_agent_email.py
│ │ │ │ ├── requirements.txt
│ │ ├── 01-讲义
│ │ │ ├── 05-Assistant API的原理及应用.pdf
│ │ │ ├── 04-GPTs的介绍及应用.pdf
│ │ ├── 04-扩展资料
│ │ │ ├── 拓展_coze_各类智能体实操练习
│ │ │ │ ├── 02-案例：旅游规划小精灵.pdf
│ │ │ │ ├── 模式选择.jpg
│ │ │ │ ├── 04-案例：智能面试官.pdf
│ │ │ │ ├── 03-案例：智能助教.pdf
│ │ │ │ ├── 05-案例：口语练习专家.pdf
│ │ │ │ ├── 01-案例：智能问答助手.pdf
│ │ │ ├── 物流行业智能问答RAG系统.pdf
│ │ ├── 总结.xmind
│ ├── 2026年1月29日-多模态大模型
│ │ ├── 01-讲义
│ │ │ ├── 03-StableDiffusion详解.pdf
│ │ │ ├── 04-StableDiffusion的训练与部署.pdf
│ │ │ ├── 01-AIGC.pdf
│ │ │ ├── 02-图像生成.pdf
│ │ │ ├── 05-腾讯云AI绘画.pdf
│ │ ├── 今日看板.png
│ ├── 2025年11月4日-Ollama+QWen DeepSeek私有化部署大模型
│ │ ├── 讲义
│ │ │ ├── assets
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│ │ │ ├── Python调用Ollama平台本地部署QWen大模型API实现聊天机器人.md
│ │ ├── 代码
│ │ │ ├── chat_v2
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│ │ │ │ │ ├── my_utils.cpython-312.pyc
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│ │ │ │ │ ├── my_utils.cpython-312.pyc
│ │ │ │ ├── my_utils.py
│ │ │ │ ├── my_chat.py
│ │ │ ├── py03_ollama实现代码编程案例.py
│ │ │ ├── py06_streamlit聊天组件案例.py
│ │ │ ├── py01_ollama实现文本续写案例.py
│ │ │ ├── jd.png
│ │ │ ├── py02_ollama实现文本问答.py
│ │ │ ├── py04_ollama实现情感标签案例.py
│ │ │ ├── py05_streamlit的体验.py
│ ├── 2025年12月12日-大模型开发工具Langchain详解
│ │ ├── 01-讲义
│ │ │ ├── 06-LangChain使用之Agents.pdf
│ │ │ ├── 04-LangChain使用之Memory.pdf
│ │ │ ├── 05-LangChain使用之Tools.pdf
│ │ ├── langchain.xmind
│ ├── 2025年12月10日-大模型开发工具Langchain详解
│ │ ├── 03-code
│ │ │ ├── langchain_apply
│ │ │ │ ├── Models_module
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│ │ │ │ │ ├── __init__.py
│ │ │ │ │ ├── embeddingModel_apply_bak.py
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│ │ │ │ ├── Prompts_module
│ │ │ │ │ ├── __init__.py
│ │ │ │ │ ├── few-shot-bak.py
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│ │ │ │ │ ├── few-shot.py
│ │ │ │ ├── Agents_module
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│ │ │ │ │ ├── test.py
│ │ │ │ │ ├── agents_apply_bak.py
│ │ │ │ │ ├── __init__.py
│ │ │ │ ├── Chain_module
│ │ │ │ │ ├── zero-shot-langchain.py
│ │ │ │ │ ├── zeroshot-langchain-bak.py
│ │ │ │ │ ├── simple_sequential_chain_bak.py
│ │ │ │ │ ├── __init__.py
│ │ │ │ │ ├── Simple_Sequential_Chain.py
│ │ │ │ ├── .idea
│ │ │ │ │ ├── inspectionProfiles
│ │ │ │ │ │ ├── profiles_settings.xml
│ │ │ │ │ ├── workspace.xml
│ │ │ │ │ ├── .gitignore
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│ │ │ │ │ ├── modules.xml
│ │ │ │ │ ├── langchain_apply.iml
│ │ │ │ ├── Indexes_module
│ │ │ │ │ ├── pku.txt
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│ │ │ │ │ ├── ts_apply_bak.py
│ │ │ │ │ ├── js_apply.py
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│ │ │ │ │ ├── dc_apply.py
│ │ │ │ │ ├── dc_apply_bak.py
│ │ │ │ │ ├── 衣服属性.txt
│ │ │ │ │ ├── ts_apply.py
│ │ │ │ ├── langchain_glm
│ │ │ │ │ ├── model.py
│ │ │ │ │ ├── __init__.py
│ │ │ │ ├── Memory_module
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│ │ │ │ │ ├── message2history.py
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│ │ │ │ │ ├── __init__.py
│ │ │ │ │ ├── test.py
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│ │ │ │ │ ├── mh_llm_apply.py
│ │ │ │ ├── Knowledge_QA
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│ │ │ │ │ │ │ ├── index.pkl
│ │ │ │ │ │ │ ├── index.faiss
│ │ │ │ │ ├── __pycache__
│ │ │ │ │ │ ├── local_qa.cpython-310.pyc
│ │ │ │ │ │ ├── local_db.cpython-310.pyc
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│ │ │ │ │ ├── 衣服属性.txt
│ │ │ │ │ ├── 物流信息.pdf
│ │ │ │ │ ├── local_qa_bak.py
│ │ │ │ │ ├── web_qa_bak.py
│ │ │ │ │ ├── new_demo.py
│ │ │ │ │ ├── local_db.py
│ │ │ │ │ ├── local_qa.py
│ │ │ │ │ ├── web_qa.py
│ │ │ │ │ ├── local_db_bak.py
│ │ ├── 01-讲义
│ │ │ ├── 03-LangChain使用之Chains.pdf
│ │ │ ├── 02-LangChain使用之Model IO.pdf
│ │ ├── langchain.xmind
│ ├── 2025年12月1日-Coze平台智能实战
│ │ ├── 01-讲义
│ │ │ ├── search
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│ │ │ ├── stylesheets
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│ │ │ ├── ② Coze平台进阶使用
│ │ │ │ ├── 2.1 私有数据访问.html
│ │ │ │ ├── 2.4 Coze API调用.html
│ │ │ │ ├── 2.3 Multi-Agent多智能体.html
│ │ │ │ ├── 2.2 多模态和循环结构.html
│ │ │ ├── assets
│ │ │ │ ├── stylesheets
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│ │ │ ├── ③ Coze平台项目案例-AI面试助手
│ │ │ │ ├── 3.1 项目介绍.html
│ │ │ │ ├── 3.5 智能体编排.html
│ │ │ │ ├── 3.3 录音分析模块.html
│ │ │ │ ├── 3.4 面试题生成模块.html
│ │ │ │ ├── 3.6 批处理模块.html
│ │ │ │ ├── 3.2 简历修改模块.html
│ │ │ ├── img
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│ │ │ ├── ④ 拓展：Coze平台实战案例
│ │ │ │ ├── 4.1 案例说明.html
│ │ │ │ ├── 4.2 案例：智能问答助手.html
│ │ │ │ ├── 4.3 案例：旅游规划小精灵.html
│ │ │ │ ├── 4.4 案例：智能面试官.html
│ │ │ │ ├── 4.5 案例：智能助教.html
│ │ │ │ ├── 4.6 案例：口语练习专家.html
│ │ │ ├── ① Coze平台介绍及入门
│ │ │ │ ├── 1.1 Coze平台介绍.html
│ │ │ │ ├── 1.2 Coze平台入门实战.html
│ │ │ ├── index.html
│ │ │ ├── sitemap.xml
│ │ │ ├── 404.html
│ │ ├── 03-数据资料
│ │ │ ├── 04-人工智能面试宝典_V6.5.pdf
│ │ │ ├── 02-简历.docx
│ │ │ ├── 056e79303f750b3a0a3c5aa455c1c58e
│ │ │ ├── 模板-大模型算法工程师-三年.pdf
│ │ │ ├── 07-违禁词数据.xlsx
│ │ │ ├── 01-编码器细节.jpg
│ │ │ ├── laozhaopian.png
│ │ │ ├── 06-音频片段.wav
│ │ │ ├── 大模型问答案例.pdf
│ │ │ ├── 杰-两年-本科-大模型开发.pdf
│ │ │ ├── 056e79303f750b3a0a3c5aa455c1c58e.jpg
│ │ │ ├── 老照片.webp
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│ │ │ ├── 03-大模型发展史.docx
│ │ │ ├── 面试录音.mp3
│ │ │ ├── 大模型入门.pdf
│ │ │ ├── 04-绩效数据.xlsx
│ │ ├── 04-笔记
│ │ │ ├── 11-coze智能体.xmind
│ ├── 2025年11月11日-大模型前置知识（深度学习）
│ │ ├── 代码
│ │ │ ├── 251111-神经网络基础
│ │ │ │ ├── model
│ │ │ │ │ ├── phone_ann.pt
│ │ │ │ ├── data
│ │ │ │ │ ├── 手机价格预测.csv
│ │ │ │ ├── 03-演示指数加权平均.py
│ │ │ │ ├── 02-回归问题的损失函数.py
│ │ │ │ ├── 07-批量归一化.py
│ │ │ │ ├── 05-学习率衰减策略.py
│ │ │ │ ├── 01-分类问题的损失函数.py
│ │ │ │ ├── 08-ANN人工神经网络案例_手机价格分类.py
│ │ │ │ ├── 04-梯度下降优化.py
│ │ │ │ ├── 06-正则化_Dropout随机失活.py
│ │ ├── 讲义
│ │ │ ├── 梯度下降公式.png
│ │ │ ├── 02-神经网络基础.pdf
│ │ │ ├── 03-卷积神经网络.pdf
│ │ │ ├── 04-循环神经网络.pdf
│ │ ├── 脑图
│ │ │ ├── 人工神经网络基础.xmind
│ ├── 2026年2月5日-AI论文导读与论文撰写
│ │ ├── 02_软件
│ │ │ ├── ZhiyunTrans_setup8.7.04.exe
│ │ ├── 01_课件
│ │ │ ├── 论文
│ │ │ │ ├── training-language-models-to-follow-instructions-with-human-feedback.pdf
│ │ │ │ ├── attention-is-all-you-need.pdf
│ │ │ │ ├── 2501.12948v1.pdf
│ │ │ │ ├── 2401.02954v1.pdf
│ │ │ │ ├── 24篇顶尖论文揭秘DeepSeek的进化之路.pdf
│ │ │ ├── AI论文阅读与写作.md
│ │ │ ├── AI论文阅读与写作.pdf
│ ├── 2025年11月2日-基于Linux平台的企业级私有化部署大模型(下午)
│ │ ├── 代码
│ │ ├── 资料
│ │ │ ├── pb_base64.txt
│ │ │ ├── Ollama.apifox.json
│ │ │ ├── pb.txt
│ │ │ ├── pb.png
│ │ │ ├── Ollama API文档.html
│ ├── 2025年11月28日-【项目】金融行业动态方向评估
│ │ ├── 02-代码
│ │ ├── 03-课件
│ │ │ ├── 02-LLM主流开源大模型介绍.pptx
│ │ ├── 大语言模型(LLM)课程.xmind
│ ├── 2025年11月9日-大模型前置知识（深度学习）
│ │ ├── 脑图
│ │ │ ├── pytorch框架总结.xmind
│ │ ├── 代码
│ │ │ ├── 251109-深度学习PyTorch框架
│ │ │ │ ├── 03-张量形状修改.ipynb
│ │ │ │ ├── 反向传播手动计算演示.py
│ │ │ │ ├── 02-张量形状操作.ipynb
│ │ │ │ ├── 04-拼接张量.ipynb
│ │ │ │ ├── 01-索引操作.ipynb
│ │ │ │ ├── 05-自动微分模块_单次梯度下降.py
│ │ │ │ ├── 06-自动微分模块_多轮梯度下降.py
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│ │ │ │ ├── 07-自动微分模块_前向传播和反向传播.py
│ │ ├── 讲义
│ │ │ ├── 自动微分模块介绍.jpg
│ │ │ ├── 张量的矩阵乘法运算_02.png
│ │ │ ├── 张量的索引操作_多维索引.png
│ │ │ ├── 导数几何意义可视化.html
│ │ │ ├── 02-神经网络基础.pdf
│ │ │ ├── 一元线性方程可视化.html
│ │ │ ├── 张量的矩阵乘法运算_01.png
│ │ │ ├── 00-深度学习简介.pdf
│ │ │ ├── 01-PyTorch基本使用.pdf
│ ├── 2025年10月30日-基于Linux平台的企业级私有化部署大模型
│ │ ├── 代码
│ │ ├── 01_讲义
│ │ │ ├── 第3章_常见的操作系统和linux命令详解.pdf
│ │ │ ├── AI环境_虚拟机搭建.pdf
│ ├── 2025年12月21日-大模型主要微调方法(1)
│ │ ├── 05-其他
│ │ │ ├── qa问题.png
│ ├── 2025年12月23日-【项目】大健康行业智能问诊系统
│ │ ├── 04-其他
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│ │ ├── 03-代码
│ │ │ ├── gpt2_chatbot_1019
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│ │ │ │ ├── __pycache__
│ │ │ │ │ ├── data_utils.cpython-310.pyc
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│ │ │ │ ├── checkpoints
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│ │ │ │ ├── special_tokens_map.json
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│ │ │ │ ├── pytorch_model.bin
│ │ │ │ ├── config.json
│ ├── 2025年11月26日-【项目】金融行业动态方向评估
│ │ ├── 附属资料
│ │ │ ├── Ollama安装使用教程.pdf
│ │ │ ├── 金融文本分类代码.pdf
│ │ │ ├── 金融文本信息抽取代码.pdf
│ │ │ ├── 金融文本匹配代码.pdf
│ │ ├── 02-代码
│ │ │ ├── .idea
│ │ │ │ ├── inspectionProfiles
│ │ │ │ │ ├── profiles_settings.xml
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│ │ │ │ ├── workspace.xml
│ │ │ │ ├── .gitignore
│ │ │ │ ├── modules.xml
│ │ │ │ ├── 03-代码.iml
│ │ │ ├── finance_classify_bak.py
│ │ │ ├── finance_ie_bak.py
│ │ │ ├── finance_text_matching_bak.py
│ │ │ ├── finance_classify.py
│ │ │ ├── finance_ie.py
│ │ │ ├── test.py
│ │ │ ├── finance_text_matching.py
│ │ ├── 03-课件
│ │ │ ├── 第四章：大模型提示词工程应用实战
│ │ │ │ ├── 01-金融行业动态方向评估项目.pptx
│ │ │ │ ├── 02-LLM实现金融文本分类.pptx
│ │ │ │ ├── 04-LLM实现金融信息匹配.pptx
│ │ │ │ ├── 03-LLM实现金融信息抽取.pptx
│ │ │ │ ├── 05-大模型提示工程指南（扩展）.pptx
│ │ ├── 大语言模型(LLM)课程.xmind
│ ├── 2026年2月3日-多模态大模型
│ │ ├── 01-讲义
│ │ │ ├── 01-AIGC.pdf
│ │ │ ├── 04-StableDiffusion的训练与部署.pdf
│ │ │ ├── 03-StableDiffusion详解.pdf
│ │ │ ├── 05-腾讯云AI绘画.pdf
│ │ │ ├── 02-图像生成.pdf
│ │ ├── 02-code
│ │ │ ├── lora-scripts
│ │ │ │ ├── huggingface
│ │ │ │ │ ├── .ipynb_checkpoints
│ │ │ │ │ ├── accelerate
│ │ │ │ │ │ ├── default_config.yaml
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│ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── added_tokens.json
│ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── model.safetensors.index.json
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│ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── merges.txt
│ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── pytorch_model.bin
│ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── tokenizer_config.json
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│ │ │ │ │ │ ├── .ipynb_checkpoints
│ │ │ │ │ │ ├── version.txt
│ │ │ │ ├── .ipynb_checkpoints
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│ │ │ │ │ ├── put stable diffusion model here.txt
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│ │ │ │ ├── run_gptq.py
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│ ├── 2025年12月14日-【项目】基于知识库RAG的物流行业信息问答系统
│ │ ├── 附属资料
│ │ │ ├── 衣服属性.txt
│ │ │ ├── 物流信息.pdf
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│ │ │ ├── pku.txt
│ │ ├── 03-代码
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│ │ ├── 05-NER实战数据集
│ │ │ ├── 测试语料.txt
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│ ├── 2026年1月6日-【项目】新零售行业评价决策系统
│ │ ├── 代码
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│ │ │ │ │ │ │ ├── verbalizer.cpython-311.pyc
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│ │ │ │ │ ├── data_handle
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│ │ │ │ │ │ │ ├── common_utils.cpython-311.pyc
│ │ │ │ │ │ ├── verbalizer.py
│ │ │ │ │ │ ├── __init__.py
│ │ │ │ │ │ ├── common_utils.py
│ │ │ │ │ │ ├── metirc_utils.py
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│ │ │ │ │ ├── ptune_config.py
│ │ │ │ │ ├── inference.py
│ │ │ │ │ ├── train.py
│ │ ├── 讲义
│ │ │ ├── 原始代码
│ │ │ │ ├── p_tuning
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│ │ │ │ │ │ ├── ptune_config.cpython-310.pyc
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│ │ │ │ │ │ ├── metric_test.py
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│ │ │ │ │ │ ├── verbalizer.py
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│ │ │ │ │ ├── data_loader.py
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│ │ │ │ │ ├── inference.py
│ │ │ │ │ ├── data_preprocess.py
│ │ │ ├── 03-新媒体行业评论智能分类与信息抽取系统
│ │ │ │ ├── 创建虚拟环境安装requirements文件模块.txt
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│ │ │ │ ├── 新媒体行业评论智能分类与信息抽取系统.pptx
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│ │ │ │ │ │ │ ├── config.cpython-39.pyc
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│ │ │ │ │ │ │ │ ├── GlobalPoint.cpython-39.pyc
│ │ │ │ │ │ │ ├── test.py
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│ │ │ │ ├── 03-基于BERT+PET方式数据预处理介绍.pptx
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│ │ ├── 大语言模型(LLM)微调.xmind
│ ├── 2025年10月26日-大模型必备Python语言
│ │ ├── 讲义
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│ │ │ │ ├── 代码.iml
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│ │ │ │ ├── workspace.xml
│ │ │ ├── py04_可变参数.py
│ │ │ ├── py05_lambda匿名函数.py
│ │ │ ├── py08_演示对象后期添加属性.py
│ │ │ ├── py03_默认值传参.py
│ │ │ ├── py06_定义类.py
│ │ │ ├── py01_局部和全局变量.py
│ │ │ ├── py13_super的使用.py
│ │ │ ├── py12_重写.py
│ │ │ ├── py10_call函数.py
│ │ │ ├── py02_位置和关键词传参.py
│ │ │ ├── py07_self关键词.py
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│ │ │ ├── py09_init初始化函数.py
│ ├── 2025年11月13日-大模型前置知识（深度学习）
│ ├── 2025年11月7日-深度学习
│ │ ├── 脑图
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│ │ │ │ ├── 04-张量元素值类型转换.ipynb
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│ │ │ │ ├── 05-张量类型转换.ipynb
│ │ │ │ ├── 03-创建指定值张量.ipynb
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│ │ │ │ ├── 07-张量计算函数.ipynb
│ │ │ │ ├── 01-创建张量扩展.ipynb
│ │ │ │ ├── 02-创建线性和随机张量.ipynb
│ │ ├── 讲义
│ │ │ ├── 张量的矩阵乘法运算_02.png
│ │ │ ├── 00-深度学习简介.pdf
│ │ │ ├── 02-神经网络基础.pdf
│ │ │ ├── 01-PyTorch基本使用.pdf
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│ │ │ ├── 张量的矩阵乘法运算_01.png
│ ├── 2025年12月3日-Dify应用
│ │ ├── 01-讲义
│ │ │ ├── ② Dify平台进阶使用
│ │ │ │ ├── 2.3-dify接入外部知识库ragflow.html
│ │ │ │ ├── 2.1 Docker的原理和基本使用.html
│ │ │ │ ├── 2.2-dify接入知识库.html
│ │ │ ├── stylesheets
│ │ │ │ ├── extra.css
│ │ │ ├── ③ Dify平台项目案例
│ │ │ │ ├── 3.1 智能法律助手.html
│ │ │ ├── assets
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│ │ │ ├── ① Dify平台介绍和入门
│ │ │ │ ├── 1.1 Dify平台介绍.html
│ │ │ │ ├── 1.2Dify的入门实战.html
│ │ │ ├── sitemap.xml
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│ │ │ ├── index.html
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│ │ │ ├── 劳动合同.docx
│ │ │ ├── 大模型入门（短）.txt
│ │ │ ├── 大模型入门.pdf
│ │ │ ├── Fine-tune 语料构造器.yml
│ │ │ ├── 00 Magic Tree House The Musical (lyrics).pdf
│ │ │ ├── test.yml
│ ├── 2025年10月21日 -大模型必备Python语言
│ │ ├── 代码
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│ │ │ │ │ ├── Project_Default.xml
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│ │ │ │ ├── workspace.xml
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│ │ │ │ ├── PythonDemo.iml
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│ │ ├── 资料
│ │ │ ├── Jetbrains全家桶激活2020-2025版本
│ │ │ │ ├── 视频教程 .mp4
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│ │ ├── 讲义
│ │ │ ├── Python入门教程.pptx
│ ├── 2026年1月18日-【项目】基于Qwen开源通义大模型微调实战
│ │ ├── 笔记
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│ │ ├── 代码
│ │ │ ├── Qwen
│ │ │ │ ├── LLamaFactory_finetune
│ │ │ │ │ ├── qwen2-7b-lora-sft.yaml
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│ │ │ │ ├── VLLM
│ │ │ │ │ ├── model_pre.py
│ │ │ │ │ ├── server.py
│ │ │ │ ├── .idea
│ │ │ │ │ ├── inspectionProfiles
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│ │ │ │ │ │ ├── Project_Default.xml
│ │ │ │ │ ├── Qwen.iml
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│ │ │ │ │ ├── .gitignore
│ │ │ │ ├── deepspeed
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│ │ ├── 讲义
│ │ │ ├── search
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│ │ │ ├── 09-Qwen-Agent的应用.html
│ │ │ ├── 06-MCP协议介绍.html
│ │ │ ├── 05-模型部署.html
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│ │ │ ├── 08-Qwen接入MCP.html
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│ │ │ ├── 07-百炼接入MCP.html
│ │ │ ├── 01- 项目介绍.html
│ │ │ ├── 02-deepspeed介绍.html
│ ├── 2026年1月11日-新媒体行业评论智能分类与信息抽取系统
│ │ ├── 下午
│ │ │ ├── 资料
│ │ │ │ ├── 文档
│ │ │ │ │ ├── 拓展2_Pytorch-CUDA环境配置.pdf
│ │ │ │ │ ├── 拓展1_NVIDIA GPU参数对照表.pdf
│ │ │ │ │ ├── 拓展3_Pycharm配置Anaconda环境.pdf
│ │ │ │ │ ├── CUDA教程.pdf
│ │ │ │ ├── 趋动云使用_新媒体分类和信息抽取项目.pdf
│ │ │ │ ├── 趋动云使用_医疗问诊项目.pdf
│ │ │ │ ├── torch-2.9.1+cu126-cp310-cp310-win_amd64.whl
│ │ │ ├── 讲义
│ │ │ │ ├── 02-新零售行业评价决策系统
│ │ │ │ │ ├── 附属资料
│ │ │ │ │ │ ├── data
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│ │ │ │ │ │ │ ├── prompt.txt
│ │ │ │ │ │ │ ├── dev.txt
│ │ │ │ │ │ │ ├── verbalizer.txt
│ │ │ │ │ ├── 04-基于BERT+PET方式文本分类模型搭建.pptx
│ │ │ │ │ ├── 07-基于BERT+P-Tuning方式文本分类模型搭建.pptx
│ │ │ │ │ ├── 01-项目背景介绍.pptx
│ │ │ │ │ ├── 05-基于BERT+P-Tuning方式文本分类介绍.pptx
│ │ │ │ │ ├── 03-基于BERT+PET方式数据预处理介绍.pptx
│ │ │ │ │ ├── 06-基于BERT+P-Tuning方式数据预处理介绍.pptx
│ │ │ │ │ ├── 02-基于BERT+PET方式文本分类介绍.pptx
│ │ │ │ ├── 01-医疗问诊机器人
│ │ │ │ │ ├── 附属资料
│ │ │ │ │ │ ├── save_model
│ │ │ │ │ │ │ ├── epoch97
│ │ │ │ │ │ │ │ ├── pytorch_model.bin
│ │ │ │ │ │ │ │ ├── config.json
│ │ │ │ │ │ ├── vocab
│ │ │ │ │ │ │ ├── vocab2.txt
│ │ │ │ │ │ │ ├── vocab.txt
│ │ │ │ │ │ ├── Global_Pointer
│ │ │ │ │ │ │ ├── model
│ │ │ │ │ │ │ │ ├── __pycache__
│ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── GlobalPoint.cpython-39.pyc
│ │ │ │ │ │ │ │ ├── GlobalPoint.py
│ │ │ │ │ │ │ │ ├── test.py
│ │ │ │ │ │ │ ├── __pycache__
│ │ │ │ │ │ │ │ ├── config.cpython-39.pyc
│ │ │ │ │ │ │ ├── utils
│ │ │ │ │ │ │ │ ├── __pycache__
│ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── common.cpython-39.pyc
│ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── data_loader.cpython-39.pyc
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│ │ │ │ │ │ │ │ ├── common.py
│ │ │ │ │ │ │ │ ├── data_process.py
│ │ │ │ │ │ │ │ ├── test.py
│ │ │ │ │ │ │ │ ├── data_loader.py
│ │ │ │ │ │ │ ├── save_model
│ │ │ │ │ │ │ │ ├── model_best.pt
│ │ │ │ │ │ │ ├── data
│ │ │ │ │ │ │ │ ├── CMeEE
│ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── en2id.json
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│ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── test.json
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│ │ │ │ │ │ ├── data
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│ │ │ │ │ ├── 基于GPT2搭建医疗问诊机器人.pptx
│ │ │ │ ├── 原始代码
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│ │ │ │ │ │ │ │ ├── generation_config.json
│ │ │ │ │ │ │ │ ├── config.json
│ │ │ │ │ │ │ │ ├── tokenizer.json
│ │ │ │ │ │ │ │ ├── tokenizer_config.json
│ │ │ │ │ │ ├── utils
│ │ │ │ │ │ │ ├── __pycache__
│ │ │ │ │ │ │ │ ├── common_utils.cpython-310.pyc
│ │ │ │ │ │ │ │ ├── __init__.cpython-313.pyc
│ │ │ │ │ │ │ │ ├── metirc_utils.cpython-310.pyc
│ │ │ │ │ │ │ │ ├── common_utils.cpython-313.pyc
│ │ │ │ │ │ │ │ ├── metirc_utils.cpython-313.pyc
│ │ │ │ │ │ │ │ ├── verbalizer.cpython-310.pyc
│ │ │ │ │ │ │ │ ├── verbalizer.cpython-313.pyc
│ │ │ │ │ │ │ │ ├── __init__.cpython-310.pyc
│ │ │ │ │ │ │ ├── __init__.py
│ │ │ │ │ │ │ ├── metirc_utils.py
│ │ │ │ │ │ │ ├── verbalizer.py
│ │ │ │ │ │ │ ├── common_utils.py
│ │ │ │ │ │ ├── __pycache__
│ │ │ │ │ │ │ ├── data_preprocess.cpython-310.pyc
│ │ │ │ │ │ │ ├── __init__.cpython-310.pyc
│ │ │ │ │ │ │ ├── data_loader.cpython-310.pyc
│ │ │ │ │ │ │ ├── ptune_config.cpython-310.pyc
│ │ │ │ │ │ ├── data
│ │ │ │ │ │ │ ├── verbalizer.txt
│ │ │ │ │ │ │ ├── train.txt
│ │ │ │ │ │ │ ├── dev.txt
│ │ │ │ │ │ ├── data_loader.py
│ │ │ │ │ │ ├── ptune_config.py
│ │ │ │ │ │ ├── inference.py
│ │ │ │ │ │ ├── data_preprocess.py
│ │ │ │ │ │ ├── train.py
│ │ │ │ │ │ ├── __init__.py
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│ │ │ │ │ │ ├── data
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│ │ │ │ │ │ │ ├── verbalizer.txt
│ │ │ │ │ │ │ ├── new_dev.txt
│ │ │ │ │ │ │ ├── dev.txt
│ │ │ │ │ │ │ ├── train.txt
│ │ │ │ │ │ ├── __pycache__
│ │ │ │ │ │ │ ├── data_preprocess.cpython-310.pyc
│ │ │ │ │ │ │ ├── __init__.cpython-310.pyc
│ │ │ │ │ │ │ ├── data_loader.cpython-310.pyc
│ │ │ │ │ │ │ ├── template.cpython-310.pyc
│ │ │ │ │ │ │ ├── pet_config.cpython-310.pyc
│ │ │ │ │ │ ├── utils
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│ │ │ │ │ │ │ │ ├── common_utils.cpython-310.pyc
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│ │ │ │ │ │ │ │ ├── __init__.cpython-310.pyc
│ │ │ │ │ │ │ │ ├── verbalizer.cpython-313.pyc
│ │ │ │ │ │ │ │ ├── common_utils.cpython-313.pyc
│ │ │ │ │ │ │ │ ├── metric_utils.cpython-310.pyc
│ │ │ │ │ │ │ │ ├── verbalizer.cpython-310.pyc
│ │ │ │ │ │ │ │ ├── metric_utils.cpython-313.pyc
│ │ │ │ │ │ │ ├── __init__.py
│ │ │ │ │ │ │ ├── verbalizer.py
│ │ │ │ │ │ │ ├── test.py
│ │ │ │ │ │ │ ├── metric_test.py
│ │ │ │ │ │ │ ├── common_utils.py
│ │ │ │ │ │ │ ├── metric_utils.py
│ │ │ │ │ │ │ ├── repeate_test.py
│ │ │ │ │ │ ├── nohup.out
│ │ │ │ │ │ ├── __init__.py
│ │ │ │ │ │ ├── data_loader.py
│ │ │ │ │ │ ├── data_preprocess.py
│ │ │ │ │ │ ├── test.py
│ │ │ │ │ │ ├── inference.py
│ │ │ │ │ │ ├── template.py
│ │ │ │ │ │ ├── pet_config.py
│ │ │ │ │ │ ├── train.py
│ │ │ │ ├── 03-新媒体行业评论智能分类与信息抽取系统
│ │ │ │ │ ├── 创建虚拟环境安装requirements文件模块.txt
│ │ │ │ │ ├── requirements.txt
│ │ │ │ │ ├── 新媒体行业评论智能分类与信息抽取系统.pptx
│ │ │ │ ├── requirements.txt
│ │ ├── 晚上
│ │ │ ├── 趋动云修改后代码
│ │ │ │ ├── lora_project
│ │ │ │ │ ├── data_handle
│ │ │ │ │ │ ├── __pycache__
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│ │ │ │ │ │ │ ├── data_preprocess.cpython-311.pyc
│ │ │ │ │ │ ├── a.txt
│ │ │ │ │ │ ├── __init__.py
│ │ │ │ │ │ ├── data_loader.py
│ │ │ │ │ │ ├── data_preprocess.py
│ │ │ │ │ ├── glm-6b
│ │ │ │ │ │ ├── tokenizer_config.json
│ │ │ │ │ │ ├── modeling_chatglm.py
│ │ │ │ │ │ ├── MODEL_LICENSE
│ │ │ │ │ │ ├── pytorch_model.bin.index.json
│ │ │ │ │ │ ├── README.md
│ │ │ │ │ │ ├── tokenization_chatglm.py
│ │ │ │ │ │ ├── configuration_chatglm.py
│ │ │ │ │ │ ├── LICENSE
│ │ │ │ │ │ ├── ice_text.model
│ │ │ │ │ │ ├── config.json
│ │ │ │ │ │ ├── quantization.py
│ │ │ │ │ │ ├── test_modeling_chatglm.py
│ │ │ │ │ ├── utils
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│ │ │ │ │ │ │ ├── common_utils.cpython-310.pyc
│ │ │ │ │ │ │ ├── common_utils.cpython-311.pyc
│ │ │ │ │ │ ├── test.py
│ │ │ │ │ │ ├── __init__.py
│ │ │ │ │ │ ├── common_utils.py
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│ │ │ │ │ │ ├── mixed_train_dataset.jsonl
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│ │ │ │ │ │ ├── MarsCodeWorkspaceAppSettings.xml
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│ │ │ │ │ ├── inference.py
│ │ │ │ │ ├── __init__.py
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│ │ │ │ ├── .idea
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│ │ │ │ │ ├── workspace.xml
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│ │ │ │ │ ├── MarsCodeWorkspaceAppSettings.xml
│ │ │ │ ├── .jbeval
│ │ │ │ │ ├── datasets
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│ │ │ │ │ ├── 01_Bert_PET微调
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│ │ │ │ │ │ │ ├── model.safetensors
│ │ │ │ │ │ │ ├── config.json
│ │ │ │ │ │ │ ├── vocab.txt
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│ │ │ │ │ │ │ ├── README.md
│ │ │ │ │ │ │ ├── tokenizer.json
│ │ │ │ │ │ ├── checkpoints
│ │ │ │ │ │ │ ├── model_best2
│ │ │ │ │ │ │ │ ├── model.safetensors
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│ │ │ │ │ │ │ │ ├── config.json
│ │ │ │ │ │ │ │ ├── special_tokens_map.json
│ │ │ │ │ │ │ │ ├── tokenizer.json
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│ │ │ │ │ │ │ │ ├── common_utils.cpython-311.pyc
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│ │ │ │ │ │ │ │ ├── metirc_utils.cpython-311.pyc
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│ │ │ │ │ │ │ ├── repeate_test.py
│ │ │ │ │ │ │ ├── common_utils.py
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│ │ │ │ │ │ │ ├── data_preprocess.py
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│ │ │ │ │ │ ├── inference.py
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│ │ │ │ │ │ │ ├── ptune_config.py
│ │ │ │ │ │ │ ├── __init__.py
│ │ │ │ │ │ ├── bert-base-chinese
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│ │ │ │ │ │ │ │ ├── pytorch_model.bin
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│ │ │ │ │ │ │ │ ├── model.safetensors
│ │ │ │ │ │ │ │ ├── config.json
│ │ │ │ │ │ │ │ ├── vocab.txt
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│ │ │ │ │ │ ├── __init__.py
│ │ │ │ │ │ ├── train.py
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│ │ │ │ │ │ ├── test.py
│ │ │ │ ├── 03_新媒体项目
│ │ │ │ │ ├── ._____temp
│ │ │ │ │ │ ├── pytorch_model-00007-of-00008.bin
│ │ │ │ │ │ ├── pytorch_model-00003-of-00008.bin
│ │ │ │ │ │ ├── pytorch_model-00006-of-00008.bin
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│ │ │ │ │ │ ├── pytorch_model-00008-of-00008.bin
│ │ │ │ │ ├── THUDM
│ │ │ │ │ │ ├── model
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│ │ │ │ │ │ │ │ ├── ._____temp
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│ │ │ │ │ │ │ │ ├── images
│ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── wechat.jpg
│ │ │ │ │ │ │ │ ├── configuration_chatglm.py
│ │ │ │ │ │ │ │ ├── tokenizer_config.json
│ │ │ │ │ │ │ │ ├── .msc
│ │ │ │ │ │ │ │ ├── pytorch_model-00008-of-00008.bin
│ │ │ │ │ │ │ │ ├── config.json
│ │ │ │ │ │ │ │ ├── modeling_chatglm.py
│ │ │ │ │ │ │ │ ├── MODEL_LICENSE
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│ │ │ │ │ │ │ │ ├── quantization.py
│ │ │ │ │ │ │ │ ├── ice_text.model
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│ │ │ │ │ │ │ │ ├── README.md
│ │ │ │ │ │ │ │ ├── quickstart.md
│ │ │ │ │ │ │ │ ├── tokenization_chatglm.py
│ │ │ │ │ ├── data_handle
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│ │ │ │ │ │ │ ├── data_preprocess.cpython-311.pyc
│ │ │ │ │ │ │ ├── __init__.cpython-310.pyc
│ │ │ │ │ │ │ ├── data_loader.cpython-311.pyc
│ │ │ │ │ │ │ ├── data_loader.cpython-310.pyc
│ │ │ │ │ │ │ ├── data_preprocess.cpython-310.pyc
│ │ │ │ │ │ │ ├── __init__.cpython-311.pyc
│ │ │ │ │ │ ├── data_loader.py
│ │ │ │ │ │ ├── __init__.py
│ │ │ │ │ │ ├── data_preprocess.py
│ │ │ │ │ │ ├── a.txt
│ │ │ │ │ ├── checkpoints
│ │ │ │ │ ├── glm-6b
│ │ │ │ │ │ ├── modeling_chatglm.py
│ │ │ │ │ │ ├── MODEL_LICENSE
│ │ │ │ │ │ ├── README.md
│ │ │ │ │ │ ├── tokenization_chatglm.py
│ │ │ │ │ │ ├── pytorch_model.bin.index.json
│ │ │ │ │ │ ├── config.json
│ │ │ │ │ │ ├── configuration_chatglm.py
│ │ │ │ │ │ ├── quantization.py
│ │ │ │ │ │ ├── tokenizer_config.json
│ │ │ │ │ │ ├── LICENSE
│ │ │ │ │ │ ├── test_modeling_chatglm.py
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│ │ │ │ │ ├── __pycache__
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│ │ │ │ │ │ ├── test.py
│ │ │ │ │ │ ├── common_utils.py
│ │ │ │ │ ├── .jbeval
│ │ │ │ │ │ ├── datasets
│ │ │ │ │ ├── .idea
│ │ │ │ │ │ ├── inspectionProfiles
│ │ │ │ │ │ │ ├── Project_Default.xml
│ │ │ │ │ │ │ ├── profiles_settings.xml
│ │ │ │ │ │ ├── 03_新媒体项目.iml
│ │ │ │ │ │ ├── misc.xml
│ │ │ │ │ │ ├── MarsCodeWorkspaceAppSettings.xml
│ │ │ │ │ │ ├── deployment.xml
│ │ │ │ │ │ ├── workspace.xml
│ │ │ │ │ │ ├── .gitignore
│ │ │ │ │ │ ├── modules.xml
│ │ │ │ │ ├── .msc
│ │ │ │ │ ├── requirements.txt
│ │ │ │ │ ├── glm_config.py
│ │ │ │ │ ├── 测试cuda是否可用.py
│ │ │ │ │ ├── inference.py
│ │ │ │ │ ├── train.py
│ │ │ │ │ ├── __init__.py
│ │ │ │ ├── 01_医疗问诊项目
│ │ │ │ │ ├── config
│ │ │ │ │ │ ├── config.json
│ │ │ │ │ ├── 05_模型应用
│ │ │ │ │ │ ├── sample
│ │ │ │ │ │ │ ├── my_model_chat.txt
│ │ │ │ │ │ ├── templates
│ │ │ │ │ │ │ ├── index.html
│ │ │ │ │ │ ├── parameter_config.py
│ │ │ │ │ │ ├── app.py
│ │ │ │ │ │ ├── interact.py
│ │ │ │ │ ├── vocab
│ │ │ │ │ │ ├── vocab.txt
│ │ │ │ │ │ ├── vocab2.txt
│ │ │ │ │ ├── data
│ │ │ │ │ │ ├── medical_train.pkl
│ │ │ │ │ │ ├── medical_valid.pkl
│ │ │ │ │ │ ├── medical_train.txt
│ │ │ │ │ │ ├── medical_valid.txt
│ │ │ │ │ ├── save_my_model1
│ │ │ │ │ │ ├── binzi_model_epochs
│ │ │ │ │ │ │ ├── config.json
│ │ │ │ │ │ │ ├── generation_config.json
│ │ │ │ │ │ │ ├── model.safetensors
│ │ │ │ │ ├── 00_test
│ │ │ │ │ │ ├── 枚举获取索引.py
│ │ │ │ │ │ ├── topk应用.py
│ │ │ │ │ │ ├── torch中的multinomial函数.py
│ │ │ │ │ │ ├── shape和size.py
│ │ │ │ │ │ ├── test.py
│ │ │ │ │ ├── 01_数据预处理
│ │ │ │ │ │ ├── dataset.py
│ │ │ │ │ │ ├── dataloader.py
│ │ │ │ │ │ ├── preprocess.py
│ │ │ │ │ ├── 02_创建模型
│ │ │ │ │ │ ├── parameter_config.py
│ │ │ │ │ │ ├── create_model.py
│ │ │ │ │ │ ├── 测试cuda是否可用.py
│ │ │ │ │ ├── 04_模型预测
│ │ │ │ │ │ ├── interact.py
│ │ │ │ │ │ ├── parameter_config.py
│ │ │ │ │ ├── 03_模型训练
│ │ │ │ │ │ ├── create_model.py
│ │ │ │ │ │ ├── dataset.py
│ │ │ │ │ │ ├── my_train.py
│ │ │ │ │ │ ├── parameter_config.py
│ │ │ │ │ │ ├── functions_tools.py
│ │ │ │ │ │ ├── dataloader.py
│ │ │ ├── 趋动云_新媒体项目部署_最新版.pdf
│ ├── 2025年12月28日-【项目】新零售行业评价决策系统
│ │ ├── 04-其他
│ │ │ ├── 模型更新步骤.png
│ │ ├── 03-代码
│ │ │ ├── prompt_tasks
│ │ │ │ ├── .idea
│ │ │ │ │ ├── inspectionProfiles
│ │ │ │ │ │ ├── profiles_settings.xml
│ │ │ │ │ │ ├── Project_Default.xml
│ │ │ │ │ ├── .gitignore
│ │ │ │ │ ├── prompt_tasks.iml
│ │ │ │ │ ├── modules.xml
│ │ │ │ │ ├── MarsCodeWorkspaceAppSettings.xml
│ │ │ │ │ ├── workspace.xml
│ │ │ │ │ ├── misc.xml
│ │ │ │ │ ├── deployment.xml
│ │ │ │ ├── Prompt_Tuning
│ │ │ │ │ ├── utils
│ │ │ │ │ │ ├── common_utils.py
│ │ │ │ │ │ ├── metirc_utils.py
│ │ │ │ │ │ ├── verbalizer.py
│ │ │ │ │ │ ├── __init__.py
│ │ │ │ │ ├── save_model
│ │ │ │ │ │ ├── model_best
│ │ │ │ │ │ │ ├── config.json
│ │ │ │ │ │ │ ├── tokenizer.json
│ │ │ │ │ │ │ ├── tokenizer_config.json
│ │ │ │ │ │ │ ├── vocab.txt
│ │ │ │ │ │ │ ├── generation_config.json
│ │ │ │ │ │ │ ├── model.safetensors
│ │ │ │ │ │ │ ├── special_tokens_map.json
│ │ │ │ │ ├── data_handle
│ │ │ │ │ │ ├── __init__.py
│ │ │ │ │ │ ├── data_preprocess.py
│ │ │ │ │ │ ├── data_loader.py
│ │ │ │ │ ├── data
│ │ │ │ │ │ ├── dev.txt
│ │ │ │ │ │ ├── verbalizer.txt
│ │ │ │ │ │ ├── train.txt
│ │ │ │ │ ├── ptune_config.py
│ │ │ │ │ ├── __init__.py
│ │ │ │ │ ├── inference.py
│ │ │ │ │ ├── test.py
│ │ │ │ │ ├── train.py
│ │ │ │ ├── PET
│ │ │ │ │ ├── data
│ │ │ │ │ │ ├── prompt.txt
│ │ │ │ │ │ ├── train.txt
│ │ │ │ │ │ ├── dev.txt
│ │ │ │ │ │ ├── verbalizer.txt
│ │ │ │ │ ├── data_handle
│ │ │ │ │ │ ├── __pycache__
│ │ │ │ │ │ │ ├── template.cpython-312.pyc
│ │ │ │ │ │ │ ├── __init__.cpython-312.pyc
│ │ │ │ │ │ │ ├── data_preprocess.cpython-312.pyc
│ │ │ │ │ │ ├── data_preprocess.py
│ │ │ │ │ │ ├── template.py
│ │ │ │ │ │ ├── data_loader.py
│ │ │ │ │ │ ├── __init__.py
│ │ │ │ │ ├── save_model
│ │ │ │ │ │ ├── model_best
│ │ │ │ │ │ │ ├── config.json
│ │ │ │ │ │ │ ├── vocab.txt
│ │ │ │ │ │ │ ├── model.safetensors
│ │ │ │ │ │ │ ├── special_tokens_map.json
│ │ │ │ │ │ │ ├── generation_config.json
│ │ │ │ │ │ │ ├── tokenizer.json
│ │ │ │ │ │ │ ├── tokenizer_config.json
│ │ │ │ │ ├── utils
│ │ │ │ │ │ ├── metirc_utils.py
│ │ │ │ │ │ ├── test.py
│ │ │ │ │ │ ├── verbalizer.py
│ │ │ │ │ │ ├── common_utils.py
│ │ │ │ │ │ ├── __init__.py
│ │ │ │ │ ├── __pycache__
│ │ │ │ │ │ ├── __init__.cpython-312.pyc
│ │ │ │ │ │ ├── pet_config.cpython-312.pyc
│ │ │ │ │ ├── train.py
│ │ │ │ │ ├── __init__.py
│ │ │ │ │ ├── inference.py
│ │ │ │ │ ├── pet_config.py
│ │ │ │ ├── __init__.py
│ │ │ ├── gpt2_chatbot_1019
│ │ │ │ ├── checkpoints
│ │ │ │ │ ├── best_model
│ │ │ │ │ │ ├── generation_config.json
│ │ │ │ │ │ ├── config.json
│ │ │ │ │ │ ├── model.safetensors
│ │ │ │ ├── __pycache__
│ │ │ │ │ ├── data_utils.cpython-310.pyc
│ │ │ │ │ ├── config.cpython-310.pyc
│ │ │ │ ├── data
│ │ │ │ │ ├── medical_train.txt
│ │ │ │ │ ├── medical_train.pkl
│ │ │ │ │ ├── medical_valid.pkl
│ │ │ │ │ ├── medical_valid.txt
│ │ │ │ ├── config
│ │ │ │ │ ├── config.json
│ │ │ │ ├── vocab
│ │ │ │ │ ├── vocab.txt
│ │ │ │ ├── templates
│ │ │ │ │ ├── index.html
│ │ │ │ ├── preprocess.py
│ │ │ │ ├── train_gpt2.py
│ │ │ │ ├── data_utils.py
│ │ │ │ ├── __init__.py
│ │ │ │ ├── config.py
│ │ │ │ ├── app.py
│ │ │ │ ├── predict.py
│ │ │ │ ├── test.ipynb
│ │ │ ├── uer-gpt2
│ │ │ │ ├── tokenizer_config.json
│ │ │ │ ├── pytorch_model.bin
│ │ │ │ ├── vocab.txt
│ │ │ │ ├── special_tokens_map.json
│ │ │ │ ├── config.json
│ │ │ ├── bert-base-chinese
│ │ │ │ ├── README.md
│ │ │ │ ├── vocab.txt
│ │ │ │ ├── tokenizer_config.json
│ │ │ │ ├── config.json
│ │ │ │ ├── pytorch_model.bin
│ │ │ │ ├── tokenizer.json
│ │ │ ├── __init__.py
│ ├── 软件包
│ │ ├── window版本
│ │ │ ├── 05-Python解释器
│ │ │ │ ├── 方式2_Anaconda科学库
│ │ │ │ │ ├── Anaconda3-2024.10-1-Windows-x86_64.exe
│ │ │ │ ├── 方式1_原生python解释器
│ │ │ │ │ ├── python-3.8.2-amd64.exe
│ │ │ │ │ ├── Python3.8解释器安装文档.pdf
│ │ │ ├── 01-typora笔记软件
│ │ │ │ ├── typora-setup-x64.exe
│ │ │ │ ├── typora安装文档.pdf
│ │ │ ├── 06-Pycharm开发工具
│ │ │ │ ├── 12.激活码-Win系统_2023版_bin目录下.rar
│ │ │ │ ├── 10.pycharm-professional-2023.2.5.exe
│ │ │ ├── 04_线上远程控屏软件
│ │ │ │ ├── 向日葵SunloginClient_12.5.1.44969_x64.exe
│ │ │ │ ├── 一路下一步安装即可.txt
│ │ │ ├── Linux版ollama安装包
│ │ │ │ ├── ollama-linux-amd64.tgz
│ │ │ ├── 02_xmind总结软件
│ │ │ │ ├── 一路下一步安装即可.txt
│ │ │ │ ├── xmind8.exe
│ │ │ ├── 03_截图软件
│ │ │ │ ├── Snipaste-2.5.6-Beta-x64.zip
│ │ │ │ ├── 直接解压即可.txt
│ │ │ ├── 09.Chatbox-1.9.8-Setup.exe
│ │ │ ├── finalshell_install.exe
│ │ │ ├── Apifox-2.6.50.exe
│ │ │ ├── AI环境_虚拟机搭建.pdf
│ │ │ ├── 07.OllamaSetup.exe
│ │ │ ├── vmware.zip
│ │ ├── mac版本
│ │ │ ├── 02-xmind总结软件
│ │ │ │ ├── xmind-8-update8-macosx.dmg
│ │ │ ├── 05-Python解释器
│ │ │ │ ├── 方式1_原生python解释器
│ │ │ │ │ ├── python-3.8.2-macosx10.9.pkg
│ │ │ │ │ ├── Python3.8解释器安装文档.pdf
│ │ │ │ ├── 方式2_Anaconda科学库
│ │ │ │ │ ├── Anaconda3-2023.07-1-MacOSX-arm64.pkg
│ │ │ ├── 01-Typora笔记软件
│ │ │ │ ├── typora安装文档.pdf
│ │ │ │ ├── Typora.dmg
│ │ │ ├── 06-Pycharm开发工具
│ │ │ │ ├── 09.pycharm-professional-2023.2.5_Intel芯片.dmg
│ │ │ │ ├── 10.Anaconda3-2024.10-1-MacOSX-x86_64_Intel芯片.pkg
│ │ │ │ ├── 09.pycharm-professional-2023.2.3-aarch64_M芯片.dmg
│ │ │ │ ├── 10.Anaconda3-2023.07-1-MacOSX-arm64_M芯片.pkg
│ │ │ ├── 03_截图软件
│ │ │ │ ├── Snipaste-2.8.6-Beta.dmg
│ │ │ ├── 04_线上远程控屏软件
│ │ │ │ ├── 向日葵SunloginClient_11.0.2.41962.dmg
│ │ │ ├── 04.Vmware.zip
│ │ │ ├── 07.Apifox-macOS-arm64-latest_M芯片.zip
│ │ │ ├── 08.Chatbox-1.9.8-arm64_M芯片.dmg
│ │ │ ├── 06.Ollama-darwin.zip
│ │ │ ├── 05.finalshell_install.pkg
│ │ ├── 00_安装说明.txt
│ ├── 2026年1月25日-大模型蒸馏实战
│ │ ├── 02-代码
│ │ │ ├── generateData
│ │ │ │ ├── __init__.py
│ │ │ │ ├── getAnswerFromDeepseek.py
│ │ │ │ ├── producerProcesserMode.py
│ │ │ │ ├── getScoreFromQwen72B.py
│ │ │ │ ├── producerProcesserMode-simple.py
│ │ │ ├── test
│ │ │ │ ├── 01_testLlamaFactory.py
│ │ │ │ ├── __init__.py
│ │ │ │ ├── 02_testVllm.py
│ │ ├── 01-课件
│ │ │ ├── 03 【掌握】模型训练.pdf
│ │ │ ├── 02 【掌握】组织数据集.pdf
│ │ │ ├── 01 【了解】大模型蒸馏.pdf
│ │ │ ├── 04 【掌握】模型高效部署.pdf
│ ├── 预习资料
│ │ ├── 深度学习神经网络讲义.zip
│ ├── 2026年1月27日-多模态大模型
│ │ ├── 01-讲义
│ │ │ ├── 05-腾讯云AI绘画.pdf
│ │ │ ├── 02-图像生成.pdf
│ │ │ ├── 03-StableDiffusion详解.pdf
│ │ │ ├── 04-StableDiffusion的训练与部署.pdf
│ │ │ ├── 01-AIGC.pdf
│ ├── 2025年11月22日-大模型Prompt-Tuning方法进阶+提示词
│ │ ├── 下午-大模型Prompt-Tuning方法进阶
│ │ │ ├── 03-软件安装
│ │ │ │ ├── img
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│ │ │ │ ├── Ollama大模型高效管理工具.md
│ │ │ ├── 01-课件
│ │ │ │ ├── 第三章：大模型主要微调方法
│ │ │ │ │ ├── 01-大模型prompt-Tuning方法入门.pptx
│ │ │ │ │ ├── 02-大模型prompt-Tuning方法进阶.pptx
│ │ │ ├── 04-图示
│ │ │ │ ├── 随堂图.png
│ │ │ ├── 大语言模型(LLM)课程.xmind
│ │ ├── 晚上-大模型提示词工程应用
│ │ │ ├── 04-课件
│ │ │ │ ├── 第四章：大模型提示词工程应用实战
│ │ │ │ │ ├── 02-金融行业动态方向评估项目.pptx
│ │ │ │ │ ├── 04-LLM实现金融信息抽取.pptx
│ │ │ │ │ ├── 03-LLM实现金融文本分类.pptx
│ │ │ │ │ ├── 05-LLM实现金融信息匹配.pptx
│ │ │ │ │ ├── 讲义：大模型提示词工程应用实战.rar
│ │ │ │ │ ├── 01-大模型提示工程指南.pptx
│ │ │ ├── 02-笔记
│ │ │ │ ├── img
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│ │ │ │ ├── 笔记.md
│ │ │ ├── 03-代码
│ │ │ │ ├── 251122-大模型金融行业动态方向评估
│ │ │ │ │ ├── 01_finance_classify.py
│ │ │ │ │ ├── __init__.py
│ │ │ ├── 附属资料
│ │ │ │ ├── 金融文本匹配代码.pdf
│ │ │ │ ├── Ollama安装使用教程.pdf
│ │ │ │ ├── 金融文本分类代码.pdf
│ │ │ │ ├── 金融文本信息抽取代码.pdf
│ │ │ ├── 大语言模型(LLM)课程.xmind
│ ├── 2025年12月21日-大模型主要微调方法
│ │ ├── 03-笔记
│ │ │ ├── bert 架构图.pdf
│ │ ├── 01_课件
│ │ │ ├── site
│ │ │ │ ├── 01-大模型微调主要方式
│ │ │ │ │ ├── assets
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│ │ │ │ │ │ ├── 1-2-6.png
│ │ │ │ │ ├── 02-大模型PEFT微调方法.html
│ │ │ │ │ ├── 01-大模型Prompt-Tuning方法.html
│ │ │ │ ├── assets
│ │ │ │ │ ├── stylesheets
│ │ │ │ │ │ ├── main.7e37652d.min.css.map
│ │ │ │ │ │ ├── palette.06af60db.min.css
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│ │ │ │ │ ├── javascripts
│ │ │ │ │ │ ├── workers
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│ │ │ │ │ │ ├── bundle.50899def.min.js
│ │ │ │ ├── search
│ │ │ │ │ ├── search_index.json
│ │ │ │ ├── 02-基于GPT2的医疗问诊机器人
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│ │ │ │ │ ├── 01-医疗问诊机器人实现.html
│ │ │ │ ├── 03-新零售行业评价决策系统
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│ │ │ │ │ ├── 06-BERT+Prompt-Tuning方式数据处理介绍.html
│ │ │ │ │ ├── 03-BERT+PET方式数据处理介绍.html
│ │ │ │ │ ├── 02-BERT+PET方式文本分类介绍.html
│ │ │ │ │ ├── 01-项目背景介绍.html
│ │ │ │ │ ├── 05-BERT+Prompt-Tuning方式文本分类介绍.html
│ │ │ │ │ ├── 07-BERT+Prompt-Tuning方式模型代码实现与训练.html
│ │ │ │ │ ├── 04-BERT+PET方式模型代码实现与训练.html
│ │ │ │ ├── 04-基于ChatGLM微调实现信息抽取+文本分类的多任务实战
│ │ │ │ │ ├── img
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