文档详情 ID: cmr2agshj1pyidh63fux5yilx 后台管理 Ch 4. Window微调Qlora.ipynb Ch 1. 大模型微调.ipynb Ch 6. RHLF微调Qwen2.5.ipynb Ch 3. LLama_factory&Lora微调Qwen2.5做NL2sql.ipynb Ch 8 PEFT&医疗领域模型微调实践.ipynb Ch 5. PPO微调LLama-3.2.ipynb Ch 2. LLama_Factory+LORA大模型微调.ipynb CH 1 论文.zip 13_LangGraph Multi-Agent Systems 开发实战.ipynb 12_LangGraph 中 Human-in-the-loop 应用实战.ipynb 02_AI Agent应用类型及Function Calling开发实战.ipynb 01_大模型应用发展及Agent前沿技术趋势.ipynb 05_OpenAI Assistant API 进阶应用.zip 11_LangGrah 长短期记忆实现机制及检查点的使用.ipynb 07_LangGraph底层原理解析与基础应用入门.ipynb 10_LangGraph 实现自治循环代理(ReAct)及事件流的应用.ipynb 16_MicroSoft AutoGen 代理对话与人机交互源码解析.ipynb 09_单代理架构在 LangGraph 中构建复杂图的应用.ipynb 08_LangGraph中State状态模式与LangSmith基础使用入门(1).ipynb 13_[GLM4-Voice]语音模型参数介绍与部署.ipynb 14_[Cursor]以调用QWQ推理大模型为例实现辅助编程.ipynb 02_[GLM4-9B-Chat]GLM4-9b部署&vLLM推理.ipynb 08_[Ollama]最新版本从入门到进阶攻略.ipynb 06_[Qwen2.5]Qwen2.5-Coder&Math介绍部署.ipynb 04_[Llama3.2]Llama3.2介绍与部署流程.ipynb 12_[Llama.cpp]开源推理框架量化模型使用指南.ipynb Ch 13.5 案例:基于网络架构实现智能BI数据分析多代理系统(下).ts Ch 6.4 如何在 Assistant API 流式传输中接入外部函数.ts Ch 14.3 GraphRAG 基本介绍与核心架构.ts Ch 11.2 LangGraph的短期记忆及Checkpointer(检查点).ts Ch 8.2 使用字典类型定义状态的方法与优劣势.ts Ch 4.4 Run运行时的状态转移机制.ts Ch 5.4 在Assistant和Thread定义File Search工具的四种策略.ts [MateGenPro]Ch 4. SQLAlchemy原理与项目接入.ts Ch 8.3 LangGraph状态管理中Reducer函数的使用.ts Ch 1.4 AI Agent 经典核心架构与 AgentExcuter.ts Ch 12.1 LangGraph知识点概述总结.ts Ch 6.5 应用案例(1):异步构建Assistant对象的工程化代码.ts Ch 13.1 Single-Agent 存在的局限.ts Ch 4.5 实现Run状态的轮询方法,并实现Assistant API完整链路.ts Ch 9.3 结合结构化输出构建Router Agent(数据库).ts Ch 2.4 实现具备Funcation Calling的智能电商客服.ts Ch 13.3 父,子图状态中无共同键的通信方式.ts Ch 9.5 Tool Calling Agent的完整实现案例:实时搜索与数据库集成.ts Ch 3.3 ReAct Agent框架的基础理论.ts Ch 12.5 案例:具备人机交互的完整Agent信息管理系统.ts Ch 3.5 项目:基于ReAct Agent构建电商智能客服_batch.ts Ch 14.4 案例:Multi-Agent实现混合多知识库检索.ts Ch 13.2 Multi-Agent 架构分类及子图的通信模式 - 副本.ts Ch 14.2 案例:基于 Supervisor 架构实现多代理系统.ts [DeepSeekv3]1 整体架构与分布式基础概念.mp4 [DeepSeekv3]5 DeepSeekMOE的MOE架构与创新.mp4 [DeepSeekv3]3 MLA潜在注意力 (1) 从自回归掩码看KV缓存机制.mp4 GLM模型:流式处理的工具调用,多模态应用及模型微调实战指南.ts [GPTo1]02_o1模型的API调用详解与总结.ts DSPy:斯坦福20k+星标项目 - 革命性的LLM优化框架,从评估到自动优化你的LLM系统(如RAG系统).ts [GPT4o]13_函数调用中的Streaming流式响应.ts [Claude]01_了解Claude的所有特质.MP4 [GLM]05_GLM的stream流式响应讲解.ts [GPT]02_OPEN AI官网及开发者平台使用指南.ts [Claude]10_stream函数及生成器本质讲解.ts [GLMAssistantAPI]01_调用assistantAPI流程与效果.ts [Claude]08_tool_choice与定制Json输出及tool_use大实战.ts [Gemini]04_掌握原生generate_content函数多轮对话技巧.ts [Gemini]10_API精细化控制生成结构化与Json参数.ts [GPT4o]07_5步的 tool use完整的调用流程与汇总.ts [GLM]08_tooluse接入维基百科搜索实战.ts [Gemini]01_Gemini注册指南-最新模型免费API调用.ts [GPTo1]06_用o1蒸馏模型实战(下).ts [GLM]09_CogVideoX视频生成大模型.ts [Gemini]02_生态体验攻略与微调实战.ts [GPTo1]04_2种加载模型o1没有的Json结构功能与[实战].ts [GLM]03_大模型API调用的消息和构建多轮对话机器人.ts [Claude]13_异步的API调用的讲解与实践.ts [Gemini]07_API精细化控制生成之generation_config与max_t.ts [Claude]09_揭秘prompt Cache提示缓存:节省成本加快响应的绝技.ts [GPT]04_API账户充值及领取API_KEY及首次调用API.ts 提示工程全解指南.ts [GPT4o]10_输出生成结构化的3种方式(JSON结构化).ts Ch 6.3 奖励模型原理.ts Ch 5.2 如何理解PPO.ts Ch 2.3 LLama_factory 安装部署及验证.ts Ch 4.3如何在windows配置环境.ts Ch 6.1 RLHF&Qwen2.5,RLHF背景与意义.ts Ch 5.1PPO&llama3.2_什么是PPO算法.ts Ch 1.4 高效微调及范围.ts Ch 5.3 各个模型PPO算法的协作关系.ts Ch 1.5 强化学习RHLF介绍.ts Ch 6.5 RLHF全流程微调.ts Ch 3.1 如何获取数据源及使用解析.ts Ch 3.4 数据验证&deepspeed微调.ts Ch 1.2 微调与其他技术的区别和关联.ts Ch 4.1 win&Qlora&qwen2.5_Qlora能节约多少内存.ts Ch 2.4 实战Qwen2.5微调.ts Ch 4.2 Qlora核心概念.ts Ch 5.4 PPO模型与数据的选择.ts Ch 3.2 llamafactory中如何使用和注册数据集.ts DPO微调Qwen2.5.ts 九天菜菜-大模型与Agent开发实战 大模型微调-课件 Agent开发实战-课件 PART4:DeepSeekV3 (5小节) 1-在线大模型部署调用 6-直播回放篇 5-RAG项目实战企业篇 03_ReAct Agent 基础理论与项目实战 项目开发实战一:从零搭建多功能智能体 MateGen Pro(第一部分) 15_MicroSoft AutoGen 开发框架基础入门 06_OpenAI Assistant API 高阶应用 - 流式输出_20241010_175342 14_LangGraph 多代理与 GraphRAG 综合应用实战 01_ChatGLM3-6B [Claude 3.5 系列] [OpenAI 账号注册与环境配置] [Gemini 系列] [Dspy] 加餐-前沿技术追更 分享时间 0001-01-01 入库时间 2026-08-05 资源类型 夸克网盘 分享用户 乐不*支的苹果 扫码获取资源 问题反馈 链接失效、内容异常、密码错误等问题都可以快速提交。 选择举报类型 复制链接 进入网盘 分享资源