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
（请点击播放以下视频查看课程简介）
课程目录
- 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)
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
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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，好好梳理一下，将一些相关的基础知识先理解和掌握。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？
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七、听说课程永久有效、后续还会进行更新，什么时候会更新？
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