《Llama3大模型原理代码精讲与部署微调评估实战》课程系统讲解Llama3大模型的核心原理、代码实现与实战应用，涵盖Transformer架构(注意力机制、位置编码、FFN)、Llama3特色技术(RMSNorm、SwiGLU、RoPE、GQA、KVCache)，以及微调方法(全参微调、LoRA、QLoRA)。课程通过代码逐行解析(模型结构、生成策略、分词器)和实战演示(Ollama/vLLM部署、中文增强/医疗问答模型微调与评估)，帮助学员深入理解大模型工作原理并掌握工业级部署与定制化开发技能。

本课程旨在帮助学员从理论到实践，全面掌握Llama3大模型。通过学习，您将能够：

• 深入理解Transformer架构及其核心组件，如注意力机制、位置编码和FFN。
• 掌握Llama3的特色技术，包括RMSNorm、SwiGLU、RoPE、GQA和KVCache。
• 熟练运用全参微调、LoRA和QLoRA等微调方法。
• 能够独立进行Llama3模型的部署（Ollama/vLLM）和定制化开发，例如中文增强和医疗问答模型微调。
• 掌握模型评估方法，确保模型性能达到预期。

本课程提供配套的代码和数据资源，方便学员进行实践操作。立即购买，即可获取本课程所有资源，下载地址：阿里云盘。 通过本课程的学习，您将成为一名合格的大模型工程师，能够胜任相关工作。

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