掌握多模态 ,引领新未来!
在这个技术日新月异的时代,掌握多模态大模型的最新进展和应用,已成为AI领域专业人士的必修课。本课程是一门面向多模态大模型前沿技术的系列课程,深入探讨了当前多模态大模型的核心技术与最新进展。课程覆盖了从基础概念到高级算法实现的全流程学习路径,帮助你全面掌握多模态AI的关键技术。你将不仅了解多模态架构的理论背景,还会通过多个实际项目演练,深入实践多模态大模型的应用。
课程内容简介
本课程深入讲解通用多模态架构、领域多模态架构、多模态数据范式、多模态训练流程、多模态模型评估、多模态幻觉分析及多模态应用等内容。针对核心模块,课程特别强调了通用与领域多模态模型的关键组件和架构实现方式,深入剖析了多种视觉编码器和投影器、连接器的算法原理与技术实现。
目前课程涵盖了四个重要的多模态项目,这些内容不仅基于开源项目,还自主开发了一些新功能,适合企业级模型的部署与应用。每个项目实践均配有详尽的讲解和实操演示。随着技术的不断迭代,本课程内容将会持续更新,新增更多的实战项目,包括自主研发的项目,以确保你始终能够掌握多模态领域的最新技术和应用。这些更新不仅为课程提供了长久的学习价值,也将帮助你在技术发展的最前沿保持竞争力。
项目实战简介
实战项目1:
LLaVA多模态模型全流程实战
Llava项目作为当前AI领域的核心技术之一,结合了视觉与语言模型的强大能力,能够高效处理图像和文本间的交互任务。从环境配置、模型下载到多场景下的部署与推理,再到核心源码的逐行调试解析,本课程全面覆盖了Llava的应用与技术细节。
通过多轮推理交互和API服务部署的实战项目,你将掌握如何灵活应用Llava模型,处理大量并发请求,提升模型服务的效率和稳定性。此外,我们还深入剖析了Llava推理与微调的核心源码,让你在学习过程中不仅能看到表面的实现,更能理解其背后的逻辑与架构,掌握调试与优化技巧。
实战项目2:LLaVA-NeXT 多模态核心技术实战
Llava-Next作为多模态AI模型的升级版,展现了视觉与语言结合的强大潜力。通过本课程的Llava-Next实战项目,你将深入体验从环境搭建到API服务部署的完整流程,掌握如何将Llava-Next模型应用到实际的多模态任务中。
你将学习如何在不同框架下进行高效部署与推理,包括SGLang和Gradio的多模态问答交互,帮助你应对多线程并发请求,优化模型服务性能。此外,本课程还提供对Llava-Next核心源码的逐行调试解析,帮助你全面掌握其推理逻辑和实现原理,为实际项目中的应用和优化奠定扎实基础。
实战项目3:通义千问Qwen-VL项目全流程实战
阿里团队推出的通义千问Qwen-VL系列模型,凭借其卓越的多模态处理能力,成为行业中的佼佼者。无论是在图像识别、多语言对话,还是高精度视觉任务中,Qwen-VL都展现了非凡的实力。本课程中的Qwen-VL实战项目将带领你深入了解这一领先的视觉语言模型。
通过Qwen-VL项目的实战,你将从环境配置、模型下载、推理实践到Web端多轮问答交互,全面掌握模型的应用。课程详细解析了如何利用Transformers框架进行推理,并结合Gradio搭建Web应用,实现智能问答交互。你还将深入调试Qwen-VL模型的核心源码,掌握其背后的推理逻辑与执行流程,确保在实战中运用自如。
实战项目4:IXC多模态项目深度实战演练
InternLM-XComposer(IXC)作为多模态AI技术中的一项前沿突破,在视觉编码、文本生成与多模态任务中的表现尤为出色。本课程中的IXC实战项目将带你全面掌握从算法原理到核心技术实现的全过程。
通过本项目,你将深入学习IXC算法的核心架构,包括视觉编码器、感知采样器和视觉投影器的实现原理。你将通过本实战项目,理解如何通过图文交错组合技术,实现高效的图像定位与文本生成。课程涵盖了XComposer-1.0到XComposer-2.5的进阶解析,帮助你掌握复杂多模态任务中的最新技术,如4K高清图像动态分割与Partial LoRA模型微调。
课程内容概览
多模态大模型前沿算法及其应用;最新的研究成果与技术发展趋势。
课程目录
(可点击试看预览课程内容)
- LLaVA实战项目资料
- LLaVA环境配置与模型下载 (13:45)
- LLaVA在五种场景下的模型部署与推理 (25:17)
- 基于Transformers进行LLaVA案例实践 (19:13)
- Transformers框架下LLaVA推理核心源码解析 (20:43)
- 使用LMDeploy部署模型并访问API服务 (11:06)
- 基于LMDeploy的Pipeline接口进行推理 (12:04)
- 基于自定数据集进行LLaVA模型预训练实战 (25:27)
- 基于LoRA和QLoRA进行LLaVA模型微调 (18:59)
- 基于合并的模型进行服务部署 (5:26)
- 在常见基准和LLaVA-Bench上进行LLaVA模型评测 (24:04)
- LLaVA推理核心源码Debug深入讲解(上) (20:15)
- LLaVA推理核心源码Debug深入讲解(中) (17:36)
- LLaVA推理核心源码Debug深入讲解(下) (19:40)
- LLaVA模型LoRA微调核心源码Debug深入讲解 (23:46)
- LLaVA-NeXT实战项目资料
- LLaVA-NeXT 环境配置 模型下载 模型推理实践 (13:18)
- LLaVA-NeXT 模型推理核心代码Debug深入讲解 (30:53)
- LLaVA-NeXT 基于SGLang框架进行API模型服务部署与推理 (14:12)
- LLaVA-NeXT 基于SGLang模型部署以及异步和同步并发请求测试 (13:37)
- LLaVA-NeXT 基于SGLang Runtime加载模型并进行推理 (10:38)
- LLaVA-NeXT 基于Gradio进行多模态问答交互与核心源码Debug深入讲解(上) (22:48)
- LLaVA-NeXT 基于Gradio进行多模态问答交互与核心源码Debug深入讲解(下) (21:23)
- LLaVA-NeXT-Interleave-Bench 多模态模型评估实践 (14:15)
- LLaVA-NeXT-Interleave-Bench 模型评估核心源码Debug深入讲解(上) (21:42)
- LLaVA-NeXT-Interleave-Bench 模型评估核心源码Debug深入讲解(下) (10:02)
- 阿里多模态 思维导图
- 阿里多模态项目 学前导览 (8:13)
- 多模态mPLUG算法原理剖析(上) (14:22)
- 多模态mPLUG算法原理剖析(下) (14:44)
- 多模态 mPLUG-2 算法原理剖析 (21:54)
- 多模态 mPLUG-Owl 核心算法原理剖析 (11:05)
- 多模态 mPLUG-Owl-2 核心算法原理剖析 (14:30)
- 多模态 Qwen-VL 核心算法原理剖析 (24:43)
- 多模态 UReader 核心算法原理剖析 (21:00)
- 多模态 mPLUG-DocOwl 核心算法原理剖析 (6:21)
- 多模态 mPLUG-DocOwl-1.5核心算法原理剖析 (17:17)
- 多模态 mPLUG-PaperOwl 核心算法原理剖析 (12:16)
- 多模态 mPLUG-TinyChart 核心算法原理剖析 (10:06)
- 通义千问Qwen-VL实战项目资料
- 通义千问 Qwen-VL 项目实战简介 (7:10)
- 项目环境配置与模型下载 (11:50)
- 基于Transformers框架进行模型推理 (11:23)
- 基于Gradio进行Web QA交互 (9:39)
- Qwen-VL 模型推理核心源码进行讲解(上) (16:47)
- Qwen-VL 模型推理核心源码进行讲解(下) (15:45)
- 适配OpenAI API接口 启动API服务并测试 (14:55)
- 使用LMDeploy CLI启动API服务并实现访问 (12:32)
- LMDeploy使用Docker部署模型API服务 (10:01)
- 基于指标QPS比较Transformers和LMDeploy两种部署方案 (22:50)
- Qwen-VL 多模态模型微调实战(上) (15:52)
- Qwen-VL 多模态模型微调实战(下) (14:17)
- Qwen-VL 模型微调核心源码讲解 (26:01)
- Qwen-VL 模型在多个基准数据集上进行评估实战 (20:12)
- Qwen-VL 模型评估核心源码讲解(上) (24:29)
- Qwen-VL模型评估核心源码讲解(下) (27:28)
- IXC多模态实战项目资料
- IXC项目简介与环境配置:模型下载指南 (9:40)
- 使用Transformers实现多模态模型推理 (12:36)
- 通过Gradio构建多模态Web交互问答系统 (9:04)
- 深入解析推理核心源码(上) (14:51)
- 深入解析推理核心源码(下) (17:54)
- 利用LMDeploy pipeline实现四种场景下的模型推理 (14:12)
- 使用OpenAI集成VLM服务并进行API服务测试 (10:04)
- 基于LMDeploy和Docker容器化部署模型并测试API服务 (10:32)
- 通过LMDeploy加载4-bit量化模型进行推理 (7:51)
- 调用OpenAI API生成自定义多模态数据集(上) (11:11)
- 调用OpenAI API生成自定义多模态数据集(中) (10:46)
- 调用OpenAI API生成自定义多模态数据集(下) (11:23)
- 使用自定义数据集进行多模态模型LoRA微调实战 (9:01)
- 将LoRA权重与原模型合并后进行服务部署并测试 (10:02)
- XComposer核心源码Debug深入剖析(第一部分) (19:30)
- XComposer核心源码Debug深入剖析(第二部分) (24:13)
- XComposer核心源码Debug深入剖析(第三部分) (11:21)
- XComposer核心源码Debug深入剖析(第四部分) (26:33)
前沿技术 适时更新
本系列课程专注于多模态大模型的前沿算法及其实际应用,涵盖最新的研究成果和技术发展趋势。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)
学习特色
1.前沿多模态技术:课程涵盖了最新的多模态AI模型技术进展,确保你掌握LLaVA、LLaVA-NeXT、Qwen-VL和InternLM-XComposer(IXC)等前沿技术,走在科技最前沿。
2.实战项目驱动:课程设计了四个完整的实战项目,涵盖了数据集构建、多模态大模型微调、基于Docker部署多模态模型API服务、视觉与语言任务以及多模态模型的高级应用,帮助你获得深度的实际操作经验。
3.理论与应用结合:不仅深入探讨多模态大模型的核心架构,还详细解析了MoE和Mamba等高效框架的理论基础,确保你全面理解并掌握每个模块的原理。
4.行业级解决方案:课程将带你深入学习如何在实际场景中高效应用多模态AI模型,包括高分辨率图像处理、实时图文交互等行业级任务解决方案。
课程配套资料
为了帮助你在学习过程中深入掌握课程内容,我精心准备了一系列配套资料。这些资料包括:
课程相关笔记文档:涵盖多模态大模型的前沿技术、视觉编码器及投影器的详细解读,帮助你加深对技术的理解。
案例实践的相关代码:提供了核心算法如CLIP、EVA系列模型等的实现代码,帮助你在实战中快速上手。
实战项目的代码:每个项目的完整代码,包括预训练、微调、以及多模态推理等模块,确保你能顺利完成项目实战。
精讲论文思维导图:清晰呈现整个多模态课程的思维导图,以及阿里多模态相关技术的思维导图,帮助你快速理解复杂理论。
多模态相关的精读论文文档:针对视觉语言模型和相关多模态技术,整理了前沿研究的精读笔记,帮助你洞悉最新技术趋势。
这些配套资料将成为你学习过程中的重要工具,帮助你更好地理解并应用课程中的核心技术与概念。你可以在课程页面内自助下载所有配套资料,课程更新时资料也会同步更新,敬请关注。
常见问题
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三、课程是否提供一对一指导?
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四、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站还是中国大学慕课网,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。
五、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。对于那些通过搜索引擎即可找到答案的问题,以及可以在B站或中国大学慕课网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。
六、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。