文件清单 126 项

• 01_大模型应用发展及Agent前沿技术趋势.ipynb
• 02_AI Agent应用类型及Function Calling开发实战.ipynb
• 04_OpenAI Assistant API 基本理论与入门实战.ipynb
• 05_OpenAI Assistant API 进阶应用.zip
• 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
• 09_单代理架构在 LangGraph 中构建复杂图的应用.ipynb
• 10_LangGraph 实现自治循环代理(ReAct)及事件流的应用.ipynb
• 11_LangGrah 长短期记忆实现机制及检查点的使用.ipynb

展开全部 126 项

• 12_LangGraph 中 Human-in-the-loop 应用实战.ipynb
• 13_LangGraph Multi-Agent Systems 开发实战.ipynb
• 16_MicroSoft AutoGen 代理对话与人机交互源码解析.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 3. LLama_factory&Lora微调Qwen2.5做NL2sql.ipynb
• Ch 4. Window微调Qlora.ipynb
• Ch 5. PPO微调LLama-3.2.ipynb
• Ch 6. RHLF微调Qwen2.5.ipynb
• Ch 7. DPO微调Qwen2.5.ipynb
• Ch 8 PEFT&医疗领域模型微调实践.ipynb
• 02_[GLM4-9B-Chat]GLM4-9b部署&vLLM推理.ipynb
• 03_[Llama3.1]Llama 3.1介绍与部署流程.ipynb
• 04_[Llama3.2]Llama3.2介绍与部署流程.ipynb
• 05_[Qwen2.5]Qwen2.5介绍与部署流程.ipynb
• 06_[Qwen2.5]Qwen2.5-Coder&Math介绍部署.ipynb
• 08_[Ollama]最新版本从入门到进阶攻略.ipynb
• 09_[Marco-01]推理大模型参数介绍与本地部署.ipynb
• 10_[GLM-Edge-V]端侧多模态模型参数介绍与部署流程.ipynb
• 11_[Qwen2VL]多模态视觉识别模型参数介绍与部署.ipynb
• 12_[Llama.cpp]开源推理框架量化模型使用指南.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
• DSPy优化器优化LLM程序.ts
• GLM 4 工具调用从入门到精通与CogVideoX 文本生成视频 API 全流程.ts
• GLM Assistant API集成与FastAPI服务复刻实战指南.ts
• 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
• 提示工程全解指南.ts
• [Claude]01_了解Claude的所有特质.MP4
• [Claude]02_Claude的注册流程.ts
• [Claude]03_API_KEY领取及调用.ts
• [Claude]04_API必须参数揭秘,多轮对话机器人速成指南_x264.ts
• [Claude]05_API多模态的最佳实践.ts
• [Claude]06_API生成定制化与提示工程实战长文档.mp4
• [Claude]07_tool use全流程讲解与wiki搜索实战.ts
• [Claude]08_tool_choice与定制Json输出及tool_use大实战.ts
• [Claude]09_揭秘prompt Cache提示缓存:节省成本加快响应的绝技.ts
• [Claude]10_stream函数及生成器本质讲解.ts
• [Claude]11_stream流式概念与使用方法讲解.ts
• [Claude]12_异步的使用原因与基本语法.ts
• [Claude]13_异步的API调用的讲解与实践.ts
• [Gemini]01_Gemini注册指南-最新模型免费API调用.ts
• [Gemini]02_生态体验攻略与微调实战.ts
• [Gemini]03_解锁 Gemini API-开启文本生成之旅.ts
• [Gemini]04_掌握原生generate_content函数多轮对话技巧.ts
• [Gemini]05_API内置简化多轮对话的start_chat函数与ChatSessi.ts
• [Gemini]06_API精细化控制生成之System Instruction.ts
• [Gemini]07_API精细化控制生成之generation_config与max_t.ts
• [Gemini]08_API精细化控制生成之Temperature与Stop Sequen.ts
• [Gemini]09_提示工程之长文档实战.ts
• [Gemini]10_API精细化控制生成结构化与Json参数.ts
• [GLMAssistantAPI]01_调用assistantAPI流程与效果.ts
• Cursor&Coder高效低代码开发办法.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
• Ollama最新版本保姆级指南.ts
• Ollama最新版本启动多模态模型Llama3.2Vision全流程[Linux环境].ts
• Qwen2-5Coder本地部署使用全流程.ts
• Qwen2-5Coder:32B基本介绍和测试.ts
• Qwen2VL多模态模型参数介绍&部署使用全流程.ts
• 在Windows环境下使用Ollama启动多模态模型llama3.2Vision全流程.ts
• [ChatGLM3-6B]01_Ubuntu双系统安装.MP4
• [ChatGLM3-6B]02_Ubuntu环境下ChatGLM3-6b命令行安装办法.MP4
• [ChatGLM3-6B]03_服务器环境下部署ChatGLM3-6b.ts
• [ChatGLM3-6B]04_ChatGLM3-6b的多种启动方法.ts
• [ChatGLM3-6B]05_AutoDL快速部署ChatGLM3-6b办法.ts
• [ChatGLM3-6B]07_以ChatGLM3-6b为例的大模型更新办法.ts
• [ChatGLM3-6B]08_单机多卡启动大模型办法.ts
• [ChatGLM3-6B]09_LoRA原理浅析.ts
• [ChatGLM3-6B]10_LoRA微调实战训练.ts
• [ChatGLM3-6B]11_DeepSpeed原理浅析.ts
• [ChatGLM3-6B]12_PEFT高效微调原理浅析.ts
• [ChatGLM3-6B]13_P-Tuning V2微调实战.ts
• [ChatGLM3-6B]14_LangChian体系详解.ts
• [ChatGLM3-6B]15_LangChain0.3安装部署与调用方法.ts
• [Cursor]调用QWQ实现辅助编程-调用本地模型全流程.ts
• [Cursor]在Windows环境下调用QWQ线上API实现辅助编程方法.ts
• [GLM4-9B]01_模型基本介绍.ts
• [GLM4-9B]02_安装部署流程展示.ts
• [GLM4-9B]03_多种启动方式流程展示.ts
• [GLM4-9B]04_vLLM介绍和部署应用.ts
• Ch 1.1 通用模型发展与微调前景.ts
• Ch 1.2 微调与其他技术的区别和关联.ts
• Ch 1.3 微调步骤及技术栈.ts
• Ch 1.4 高效微调及范围.ts
• Ch 1.5 强化学习RHLF介绍.ts
• Ch 1.6 主流微调框架.ts
• Ch 2.1 Lora原理详解.ts
• 九天菜菜-大模型与Agent开发实战/
• 大模型与Agent开发实战课件/
• 大模型与Agent开发实战[新课]/
• Agent开发实战-课件/
• 大模型微调-课件/
• 开源大模型部署与调用-课件/
• 在线大模型部署与调用-课件/
• 1-在线大模型部署调用/
• 2-开源大模型部署调用/
• 3-大模型微调实战/
• 4-大模型Agent开发实战/
• 6-直播回放篇/
• 低代码开发实战Dify&Coze/
• DeepSeek-V3&R1/
• PART4:DeepSeekV3 (5小节)/
• 企业级实战/
• 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/
• 15_MicroSoft AutoGen 开发框架基础入门/
• 01_ChatGLM3-6B/
• [Claude 3.5 系列]/
• [Dspy]/
• [Gemini 系列]/
• [GLM 系列]/
• [OpenAI GPT 4o 系列]/
• [OpenAI GPT o1 系列]/
• [OpenAI 账号注册与环境配置]/
• [提示工程]/