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实用级GPT探索性实战之自训练篇
- 价 格: ￥800
- 时 长: 3小时20分
- 难 易： 探索性
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课程简介
之前开过chatgpt课程，由于存在一定风险，因此利用开源框架+开源模型进行自我训练（微调）做个性的探索课程。本专栏是百姓化风格，也就是不会讲数学、神经网络、模型底层这些，仅仅关注使用、就是干，产生效果角度、赚钱角度 （本课程涉及的python都是入门级。不用担心要学什么特别难的语言）
课程大纲
- 第一章:环境和基操学习
- 第1讲:开张课、课程内容、GPT学习路线 试听
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老套弄的开张课，我们讲下课程内容和以及要怎么干，干什么
- 第2讲:使用Google colab算力的基操
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如果你很有钱，有自己的GPU显卡，那么本课时可以跳过。
- 第3讲:了解Huggingface Transformers、提取文字摘要模型测试
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今天我们开始进入主题，先从最基本的基础模型开始
- 第4讲:练习：使用中英文翻译模型、两种代码写法
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一边练习一边学习。今天的例子是中英文翻译模型的使用
- 第5讲:练习：使用本地模型文件的基操
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今天是个练习课，使用本地模型文件的基操
- 第6讲:GPT-2 模型平民化理解和其杜撰能力
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为了方便理解，我们先从GPT2开始。注意，只调包，不解释底层
- 第7讲:使用付费算力平台基操、ChatGLM-6B入门使用
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因为后面我们的 AI金融版课程即将开更，所以本课时做个介绍。后面我们需要自己来微调
- 第8讲:ChatGLM-6B学习(2) 加载本地模型、更换配置
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今天讲下加载本地模型（防止网速慢）的手法
- 第9讲:ChatGLM-6B学习(3) 快速微调入门
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今天讲解最基本的微调方式.
- 第10讲:ChatGLM-6B学习(4) 快速部署langchain-ChatGLM、可视化
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快速部署langchain-chatglm。构建自己的类GPT系统
- 第11讲:ChatGLM-6B学习(5) langchain-ChatGLM支持微调数据的输出
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上节课我们是无脑加载，之前我们做了微调后，如何把微调数据加载呢？
- 第12讲:ChatGLM2-6B(第二代)结合langchain快速部署
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有了之前我们部署的经验，今天我们来说下第二代ChatGLM 6B的部署。这也是中小公司性价比比较高的模型
- 第13讲:以api的方式启动ChatGLM2-6B-langchain、golang调用
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前面课时是webui，这节课说下API模式，并且使用golang调用。本课时为AI金融版课程服务
- 本课程每周更新1课时
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常见问题
问:为什么有的课程会涨价?
答:课程刚开始更新时是比较便宜的，随着课时的增多会逐步涨到原价
问:课程价格是每节课都要这么多钱?
答:课程价格是指该课程下面所有课时的总价,
问:为啥有课程最后显示课时正在更新?
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问:购买课程后能看多久?
答:终身在线观看
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