课程简介
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模型进行自定义微调、本地化模型推理与部署,包括基于MLC-LLM框架在Android手机端部署大模型。
本课程的特色在于逐一拆解Llama的每个核心模块,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,从而深刻掌握大模型的运行机制。
为什么要学习大模型Llama架构?
Llama是开源大语言模型的先驱,自其发布以来,国内外基于Llama实现的各种大模型数层出不穷,学习Llama已成为理解和掌握大模型技术的关键起点。通过学习Llama(本质上是Transformer架构),你不仅可以全面掌握其核心模块和算法原理,还能为后续学习其它大模型打下扎实的理论与实践基础。
本课程包含Llama-2和Llama-3两个模型版本,虽然目前Meta已开源了Llama 1/2/3三个模型版本,但三者的模型架构基本一致,主要区别在于数据质量和规模的大幅提升,以及模型参数量的变化。Llama-2作为一个成熟且具有代表性的版本,具备良好的学习资源和实践环境,非常适合作为大语言模型学习的起点。课程内容将随着技术的迭代进行适时更新,帮助你快速掌握前沿大模型技术并应用于多样化场景。
核心内容一:Llama核心算法和原理
全方位解析大语言模型(LLM)的核心算法与实现细节。从理论到代码实战,深入讨论包括RMSNorm在内的归一化算法原理,帮助你理解这一关键技术在LLM中的应用价值,并通过Python实现加深理解。此外,还将剖析SwiGLU和GLU激活函数的内部机制,与传统激活函数进行对比,并结合代码实战与可视化结果。课程还系统性地解析了Transformer的位置编码原理,包括标准位置编码和ROPE(旋转位置编码),通过Python和PyTorch实现,结合广播机制优化代码。最后,将重点讲解复数和向量操作等深度学习中的基础数学概念,为后续深入理解位置编码与相关技术提供坚实理论支撑。
核心内容二:
Transformer架构详解
以Attention机制为核心,深入剖析Query、Key、Value的计算原理及其对序列关系建模的关键作用,并介绍KV Cache优化策略以提升生成式任务的推理效率。通过系统讲解Mask机制在自回归生成中的关键地位以及FFN结构的内部运作,你将全面理解Transformer各模块间的协作与依存关系。在此基础上,本课程还将对Transformer Block的模块化设计和整体源码进行详细解析,配合PyTorch实战,让你从原理到实现清晰把握Transformer的核心架构,为后续深入探索与应用更复杂的大语言模型打下坚实基础。
核心内容三:
Llama模型应用与优化
Llama模型的实际应用与性能提升:针对文本与对话生成任务,介绍基于PyTorch的主流采样策略(贪心、Beam Search、Top-k)、类结构与多GPU并行加载方法,帮助提升推理效率;通过Prompt技术实现特定样式文本生成与多轮对话,并利用环境配置与推理优化策略满足更高性能需求;借助vLLM实现本地部署与API服务,结合LangChain工具链完整展示从模型接入到智能机器人构建的全流程;引入LoRA微调技术与Llama-Factory工具,快速降低显存与计算成本,构建微调-部署-测试闭环并多维度评估模型性能。为你掌握Llama模型在实际项目中的应用提供了全面的理论与实践指导。
核心内容四:
Llama模型案例实践
你将深入体验Llama 3.2与MLC-LLM这两大实践环节。首先,课程将以Llama 3.2模型为例,引导你从基础的环境搭建和模型下载入手,利用Llama-Recipes工具探索高效的推理执行方法,并借助vLLM框架与Docker技术快速完成本地化部署与性能调优,为实际生产环境中的高效部署打下坚实基础。另外,课程将聚焦MLC-LLM引擎的跨平台特性与高性能特征,带领你学习模型文件格式转换与Apache TVM的优化策略,并通过实践示例指导你在Android设备上实现大语言模型的本地化部署。你将掌握从桌面环境到移动终端的多平台部署技巧,全面提升对大语言模型落地应用的理解与实战能力。
课程内容概览
深入解析LLaMA架构的核心模块,覆盖理论和实践,全方位解析模型构建。
课程目录
深入解析Llama架构的核心模块,覆盖理论和实践,全方位解析模型构建。
- RMSNorm归一化原理与LLM中的应用 (8:14)
- RMSNorm归一化原理Python实现 (9:21)
- SwiGLU激活函数详解及与其他激活函数的对比 (7:07)
- GLU与SwiGLU算法Python实现及结果可视化 (7:01)
- Transformer中的位置编码与原理解析 (11:46)
- 基于Python的Transformer位置编码实现与可视化 (10:25)
- 基于PyTorch的Transformer位置编码实现与可视化 (7:37)
- 算法相关的数学概念: 复数与向量的基本操作 (8:18)
- ROPE位置编码的算法原理剖析 (11:33)
- 深度解析ROPE算法的PyTorch实现 (13:29)
- 广播机制在位置编码中的应用 (9:30)
- ROPE旋转位置编码应用到序列中的Query和Key (15:44)
前沿技术 适时更新
本课程专为AI技术领域的专业人才设计,适合计算机科学、人工智能、数据科学等相关专业的学生,以及从事这些领域的职场专业人士,特别是那些对大语言模型(LLM)感兴趣,希望深入探索和应用前沿技术的学习者和从业者。
课程内容会随着技术的发展进行适时更新,让你始终紧随前沿技术。你的购买价格既包含了当前所有课程内容,又免费享受后续课程的全部更新内容。你无需任何操作,课程更新后会在你的学习账号下自动显示。
一次购买 终身学习
本系列课程内容结合理论与实战,涵盖算法深度解析和详细案例实操。课程永久有效,你可以灵活安排学习进度。所有精品课程不会参与任何促销活动,课程的价格只会随着后续课程的更新有所上调。所以,如果你想加入学习,最好的时间就是现在!
IOS用户可使用Teachable APP下载课程到本地,实现离线学习(点此查看如何登陆网站以及下载使用APP)
课程亮点
1. 深入解读模型背景与预训练的关键细节,为大模型学习打下坚实基础。
2. 全面解析Llama核心模块,包括RMSNorm、SwiGLU等关键算法的理论与Python实现,结合Transformer中位置编码算法(如ROPE)的深入探讨。
3. Transformer架构详解:系统讲解Attention机制、KV Cache优化以及前馈神经网络(FFN)等核心组件,辅以源码分析,帮助你全面理解模型的技术细节。
4. Llama模型的实际应用:通过文本生成、对话生成等案例演示模型的应用场景,覆盖Prompt设计、模型优化以及LangChain构建智能Chatbot的全过程。
5. 模型微调与优化:通过LoRA微调技术和Llama-Factory工具的部署与评估,你将掌握从模型微调到性能优化的完整方法。
6. Llama 3.2项目实战:深入解析Llama3.2模型的应用与部署,覆盖从环境配置、模型下载到基于vLLM和Docker的本地化部署实战,结合案例实践,帮助你快速掌握多场景推理技术。
7. Android手机端部署:全面讲解MLC-LLM模型的推理与优化,重点展示在Android手机端部署大模型的完整流程,赋能你开发移动端AI应用的能力。
课程配套资料
为了确保你能够最大限度地掌握课程内容,我为你精心准备了详尽的课程配套资料,包括案例相关代码和详细课件、注解版项目源代码等,帮助你在学习过程中更加高效、深入理解每一个知识点。配套资料请在课程页面内自助下载,课程更新后资料会同步更新,敬请关注。
常见问题
一、无法使用美元支付怎么办?
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二、我可以直接到B站购买学习吗?
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在我的个人网站和B站上都有很多免费的公开课,你可以先进行学习体验,再根据自身的学习习惯做选择。
三、什么时候购买最优惠?
我的所有精品课程终身有效,并会适时更新,除了未来的粉丝回馈活动,课程本身不会参与任何优惠和促销,课程的价格只会随着后续课程的更新有所上调。如果你想以一个比较低的价格加入课程,越早加入越好。如果你做过对比,能够透过花哨的宣传看清楚知识的本质,你应该会知道我的精品课程的性价比。你甚至可以通过学习我分享的免费公开课,就可以学到很多在其他地方需要付费才能学到的知识。
四、课程是否提供一对一指导?
本课程的定价仅包含全部视频课程内容以及相关配套资料的终身学习权限,并不包含一对一指导服务,但我可以在时间允许时为大家进行课程相关问题的解答。所有课程内容的设计都经过反复的打磨,并配有十分详尽的课程资料,确保大家能够高效掌握。目前精品系列课程已通过数百名同学的真实学习反馈,获得高度好评。如果你在学习过程中有任何疑问,可以在对应课程视频下方给我留言,或通过本网站发送Contact邮件(登录后点击自己的头像,选择Contact)。你也可以在参与课程后,通过扫描课程前面的二维码加入我的AI学习圈,在微信群里与大家一起交流讨论。
五、我是转行过来的,听说大模型很火,学完这个课程能不能直接上手?
实事求是的说,我并不建议你直接学习我的课程。我的精品课程专为AI技术领域的专业人才设计,课程内容紧随前沿技术,具有一定深度,并不是仅凭一步步跟随操作就能学会的简单教学。非科班出身或转行学习者可能会感到吃力。如果你决心深入学习AI技术,我真诚的建议你花一些时间,将一些相关的基础知识先理解和掌握。很多基础知识无论是在B站、中国大学慕课网、还是YouTube,都有很多优秀的老师做免费分享,只有打好基础,一步步积累,才能真正与前沿技术接轨。
六、我可以每天问很多很多的问题吗?
我非常欢迎大家积极的学习和提问,但一定要问有价值的问题。对于那些通过AI或搜索引擎即可找到答案的问题,以及可以在B站或YouTube等平台免费学习的基础知识,我建议你花些时间主动学习和理解,这比直接提问更为高效。主动解决问题是AI学习者的基本能力,要尽快摸索出一套适合自己的高效学习方法,这样你才能在技术这条路上越走越远。
七、听说课程永久有效、后续还会进行更新,什么时候会更新?
作为一个终身学习的技术爱好者,我的所有精品课程都会随着技术的发展以及我个人的技术积累为大家适时进行更新。由于时间精力有限,我会根据技术发展的成熟度以及个人工作安排来进行更新。大家可以关注我的网站课程页面,以及公众号、B站动态、YouTube动态、邮箱推送等我的个人官方账号通知。