文档详情 ID: cmse0ziyob2hti1uwuzq5ljnv 后台管理 10_[GLM-Edge-V]端侧多模态模型参数介绍与部署流程.ipynb 05_[Qwen2.5]Qwen2.5介绍与部署流程.ipynb 11_[Qwen2VL]多模态视觉识别模型参数介绍与部署.ipynb 08_[Ollama]最新版本从入门到进阶攻略.ipynb 14_[Cursor]以调用QWQ推理大模型为例实现辅助编程.ipynb 03_[Llama3.1]Llama 3.1介绍与部署流程.ipynb 09_[Marco-01]推理大模型参数介绍与本地部署.ipynb 12_[Llama.cpp]开源推理框架量化模型使用指南.ipynb 02_[GLM4-9B-Chat]GLM4-9b部署&vLLM推理.ipynb 11_LangGrah 长短期记忆实现机制及检查点的使用.ipynb 10_LangGraph 实现自治循环代理(ReAct)及事件流的应用.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 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 13_LangGraph Multi-Agent Systems 开发实战.ipynb 12_LangGraph 中 Human-in-the-loop 应用实战.ipynb 07_LangGraph底层原理解析与基础应用入门.ipynb 08_LangGraph中State状态模式与LangSmith基础使用入门(1).ipynb 02_AI Agent应用类型及Function Calling开发实战.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 6. RHLF微调Qwen2.5.ipynb Ch 5. PPO微调LLama-3.2.ipynb CH 1 论文.zip Ch 1. 大模型微调.ipynb Ch 2. LLama_Factory+LORA大模型微调.ipynb Ch 4. Window微调Qlora.ipynb [ChatGLM3-6B]12_PEFT高效微调原理浅析.ts [Llama3.1]04_官网以及Ollama部署流程.ts [GLM4-Voice]03_本地化部署流程.ts [Qwen2.5Coder&Math]03_Coder技术文章分析.ts [ChatGLM3-6B]06_Git方法简洁下载ChatGLM3-6b.ts Glm-Edge-v-5B模型介绍与本地部署.ts Marco-o1模型介绍与本地部署.ts [Llama3.1]07_LlamaFactory中文能力微调实例.ts [Llama3.2]03_Ollama在Linux和Windows部署方法.ts [Llama.cpp]以Qwen2.5为例实现量化模型启动与API调用.ts [Qwen2.5]03_ModelScope线上部署办法.ts [Cursor]调用QWQ实现辅助编程-调用本地模型全流程.ts [Llama3.1]03_技术论文解读.ts [GLM4-9B]03_多种启动方式流程展示.ts Qwen2VL多模态模型参数介绍&部署使用全流程.ts Ch 8.3 LangGraph状态管理中Reducer函数的使用.ts Ch 2.1 AI Agent与LLMs + RAG的本质区别.ts Ch 13.3 父,子图状态中无共同键的通信方式.ts [MateGenPro]Ch 8 会话管理模块表结构设计与代码讲解.ts Ch 5.3 基于 Assistant API 创建在线私有知识库.ts [MateGenPro]Ch 4. SQLAlchemy原理与项目接入.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 11.2 LangGraph的短期记忆及Checkpointer(检查点).ts Ch 3.2 提示工程到代理工程的平滑过度.ts Ch 9.2 LangGraph中可应用的三种结构化输出方法.ts Ch 7.3 Langgraph底层源码解析.ts Ch 11.1 Agent长短期记忆认知.ts 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 8.5 LangSmith基本原理与使用入门.ts Ch 12.5 案例:具备人机交互的完整Agent信息管理系统.ts Ch 2.5 Function Calling并行调用和多函数调用的应用方法.ts Ch 9.3 结合结构化输出构建Router Agent(数据库).ts Ch 14.4 案例:Multi-Agent实现混合多知识库检索.ts Ch 7.1 LangChain的AI Agent开发框架架构设计.ts Ch 6.3 Assistant API 流式传输中的事件流原理细节.ts [MateGenPro]Ch 1. MateGen Pro 项目整体架构介绍.ts Ch 5.6 Code Interpreter(代码解释器)的应用技巧.ts Ch 1.3 AI Agent爆发的根本原因.ts [MateGenPro]Ch 6 API_Key接口初始化与校验.ts Ch 13.2 Multi-Agent 架构分类及子图的通信模式 - 副本.ts week_3_2_part_3_RAG评估框架-Ragas的使用及借助GLM4生成评估数据.mp4 week_5_part_3_基于Langchain实现基于ReAct的代码实践及TOT提示.MP4 week_4_1_part_2_自定义RAG评估Pipeline-构建统一的提示模板.mp4 week_4_2_part_2_基于Serper实现系统架构下的联网实时检索功能.mp4 week_2_1_part_1_本周开发任务说明.mp4 week_2_1_part_3_RAG集成历史对话信息及SqlalChemy持久化存储的使.mp4 week_1_2_part_2_Langchain应用框架整体介绍.mp4 week_3_1_part_4_yolox + orc 识别私有PDF语料的方案实践.mp4 week_2_1_part_2_Naive RAG介绍及借助LangChain实现RAG流.mp4 week_3_1_part_3_百万量级的wiki公有语料构建方法实践.mp4 week_3_1_part_2_结合Faiss向量数据的RAG Indexing构建流程.mp4 week_5_part_1_大模型融入推荐系统一种思路_1.MP4 week_2_2_part_2_FastChat项目说明及Python多进程.mp4 week_5_part_5_Docker介绍及借助Docker打包部署完整项目的流程.mp4 week_5_part_4_项目整体框架下实现基于Agent的问答流程代码实践.ts week_1_1_part_2_本地私有化部署glm4-9b-chat模型.mp4 week_4_2_part_1_Serper API联网检索数据预处理过程拆解.mp4 week_3_2_part_1_本地RAG知识库问答功能链路详解与复现.mp4 九天菜菜-大模型与Agent开发实战 开源大模型部署与调用-课件 Agent开发实战-课件 低代码开发实战Dify&Coze 5-RAG项目实战企业篇 PART4:DeepSeekV3 (5小节) DeepSeek-V3&R1 3-大模型微调实战 6-直播回放篇 企业级实战 01_ChatGLM3-6B 15_MicroSoft AutoGen 开发框架基础入门 03_ReAct Agent 基础理论与项目实战 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 项目开发实战一:从零搭建多功能智能体 MateGen Pro(第一部分) [提示工程] [Gemini 系列] [OpenAI 账号注册与环境配置] [Claude 3.5 系列] 1 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 矫健*仓鼠 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