本课程对LLaMA架构的核心模块进行了深入解析，涵盖算法原理和技术实现。你将学习如何对LLaMA模型进行定制微调，并利用vLLM实现模型的推理与部署。本课程的特色在于逐一拆解每个核心模块，并通过具体案例深化对每个复杂知识点的理解，不仅教你如何一步一步实践，更让你明白模块背后的原理，从而深刻把握LLaMA与大语言模型之间的关联。 LLaMA是开源大语言模型的先驱，自从LLaMA开源后，国内外基于LLaMA实现的各种大模型数不胜数，因此，掌握和理解LLaMA的核心模块和算法原理至关重要。建议对大模型领域感兴趣的同学，先从理解LLaMA开始，这对后续掌握和应用其它大模型非常有用。 本课程包含34个课时（包括课程简介），共计6.8个小时。理论与实践的比重大概是2:3。 课程内容概览 第一部分：算法原理与实现 (1) LLaMA背景、架构、核心算法及代码实现 (2) Transformer关键概念（如Attention、FeedForward、KV cache等） (3) LLaMA模型类与文本生成实现细节 第二部分：案例 (1) 项目操作：下载、环境设置、依赖安装 (2) 推理：文本摘要、对话完成、代码生成等 (3) 微调：案例应用与模型服务部署

本课程致力于为学习者提供深入的理论知识与实践操作，帮助大家深刻理解并熟练运用主流的大语言模型(LLM)和检索增强生成(RAG)。课程内容从基础的环境配置开始，逐步深入至RAG的各个核心模块。详细探讨了不同类型的检索器、Embedding技术的应用，以及如何评估AI模型的性能。 我将带领大家进行两个完整的Chatbot项目实战，通过系统的学习，你将有机会亲手设计并实现 FAQ-Chatbot智能问答机器人和 LangChain-Chatchat智能问答机器人，从开发到测试部署，你将通过本课程体验完整的流程。此外，本课程还包含相关的论文解读和学习笔记分享，助你掌握相关的核心技术与算法。无论你是AI领域的研究人员、软件开发者，还是对人工智能技术充满热情的爱好者，都将从中受益。