九天菜菜-大模型与Agent开发实战夸克网盘资源_网盘资源_夸克网盘资源搜索_全盘搜

• file:软件分享.png
• file:夸克APP首页搜索，免费拥有AI智能助手！.png
• file:500T精品资源入口.txt
• file:Ch 2.3 LLama_factory 安装部署及验证.ts
• file:Ch 2.4 实战Qwen2.5微调.ts
• file:Ch 2.1 Lora原理详解.ts
• file:Ch 1.4 高效微调及范围.ts
• file:Ch 1.5 强化学习RHLF介绍.ts
• file:Ch 1.2 微调与其他技术的区别和关联.ts
• file:Ch 1.1 通用模型发展与微调前景.ts
• file:Ch 5.4 PPO模型与数据的选择.ts
• file:LLama_factory&Lora微调Qwen2.5做NL2sql.ts
• file:PPO微调Llama-3.2.ts
• file:Ch 4.3如何在windows配置环境.ts
• file:Ch 6.5 RLHF全流程微调.ts
• file:LLama_Factory+LORA大模型微调.ts
• file:Ch 5.1PPO&llama3.2_什么是PPO算法.ts
• file:Ch 4.1 win&Qlora&qwen2.5_Qlora能节约多少内存.ts
• file:Ch 3.1 如何获取数据源及使用解析.ts
• file:Ch 5.2 如何理解PPO.ts
• file:Ch 3.4 数据验证&deepspeed微调.ts
• file:DPO微调Qwen2.5.ts
• file:Ch 6.1 RLHF&Qwen2.5,RLHF背景与意义.ts
• file:Ch 2.5 配置TensorBoard.ts
• file:【GPT4o】04_精细控制生成可选参数系列讲解.ts
• file:【GPTo1】02_o1模型的API调用详解与总结.ts
• file:【GPT】02_OPEN AI官网及开发者平台使用指南.ts
• file:【GLM】07_tooluse下-两次api调用的tooluse.ts
• file:【GPT4o】06_3步的 tool use基础讲解与【实战】社交媒体情绪数据分析.ts
• file:【GLM】09_CogVideoX视频生成大模型.ts
• file:【GPT4o】02_2个核心必需参数详解与对话消息本质剖析.ts
• file:【GPTo1】04_2种加载模型o1没有的Json结构功能与【实战】.ts
• file:【GPT4o】08_tool use 维基百科实时写作助手【实战】.ts
• file:【GPT4o】11_首token时延与提示缓存原理与最佳实践.ts
• file:【GPT】03_虚拟信用卡开通与升级GPT_Plus会员.ts
• file:【GPT4o】05_4o多模态图片的文本生成API调用详解.ts
• file:【GPT4o】13_函数调用中的Streaming流式响应.ts
• file:【GPT4o】10_输出生成结构化的3种方式（JSON结构化）.ts
• file:【GPTo1】06_用o1蒸馏模型实战（下）.ts
• file:【GPT4o】03_多轮对话历史及面向对象多轮对话机器人实战.ts
• file:【GPTo1】01_o1大模型原理介绍 从4o到o1实际上发生了什么.ts
• file:【GPT】01_OPENAI的账号注册速通.ts
• file:【GPT】04_API账户充值及领取API_KEY及首次调用API.ts
• file:【GPT4o】07_5步的 tool use完整的调用流程与汇总.ts
• file:【GPT4o】09_并行的函数调用与实时股票价格、历史走势绘图与分析【实战】.ts
• file:提示工程全解指南.ts
• file:【GPTo1】03_通过COT制作4o-mini版本的o1模型【实战】.ts
• file:【GPT4o】15_风格微调（下）微调作业运行与应用评估.ts
• file:DSPy优化器优化LLM程序.ts
• file:【DeepSeekv3】5 DeepSeekMOE的MOE架构与创新.mp4
• file:【DeepSeekv3】4 MLA潜在注意力 (2) 针对KV缓存的改进.mp4
• file:【DeepSeekv3】1 整体架构与分布式基础概念.mp4
• file:【Llama3.1】01_Llama家族系列模型生态介绍.ts
• file:【Llama.cpp】以Qwen2.5为例实现量化模型启动与API调用.ts
• file:【Llama3.1】02_线上体验办法.ts
• file:【GLM4-Voice】04_线上部署流程.ts
• file:【GLM4-9B】04_vLLM介绍和部署应用.ts
• file:【Cursor】调用QWQ实现辅助编程--调用本地模型全流程.ts
• file:【Cursor】在Windows环境下调用QWQ线上API实现辅助编程方法.ts
• file:【ChatGLM3-6B】15_LangChain0.3安装部署与调用方法.ts
• file:【ChatGLM3-6B】13_P-Tuning V2微调实战.ts
• file:【ChatGLM3-6B】11_DeepSpeed原理浅析.ts
• file:【ChatGLM3-6B】08_单机多卡启动大模型办法.ts
• file:【ChatGLM3-6B】04_ChatGLM3-6b的多种启动方法.ts
• file:Ch 1.3 AI Agent爆发的根本原因.ts
• file:Ch 1.2 大模型应用的本地知识库问答核心技术-RAG.ts
• file:Ch 1.1 大模型应用发展与Agent前沿技术趋势.ts
• file:Ch 9.1 LangGraph代理架构及Router Agent介绍.ts
• file:Ch 8.2 使用字典类型定义状态的方法与优劣势.ts
• file:Ch 6.1 为什么企业级应用必须接入流式输出.ts
• file:Ch 5.7 基于Funcation Calling实现本地代码解释器.ts
• file:Ch 7.4 LangGraph中如何接入大模型做问答流程.ts
• file:Ch 6.3 Assistant API 流式传输中的事件流原理细节.ts
• file:Ch 7.3 Langgraph底层源码解析.ts
• file:Ch 8.5 LangSmith基本原理与使用入门.ts
• file:Ch 8.3 LangGraph状态管理中Reducer函数的使用.ts
• file:Ch 7.1 LangChain的AI Agent开发框架架构设计.ts
• file:Ch 6.6 应用案例（2）：集成外部函数方法及项目完整功能介绍.ts
• file:Ch 6.5 应用案例（1）：异步构建Assistant对象的工程化代码.ts
• file:Ch 5.2 File Search内置工具说明及文件管理.ts
• file:Ch 3.2 提示工程到代理工程的平滑过度.ts
• file:Ch 5.4 在Assistant和Thread定义File Search工具的四种策略.ts
• file:Ch 4.2 Assistant对象的创建方法.ts
• file:Ch 3.4 案例：从零复现ReAct Agent的完整流程.ts
• file:Ch 5.3 基于 Assistant API 创建在线私有知识库.ts
• file:Ch 4.3 Thread、Messges及Run应用方法.ts
• file:Ch 3.5 项目：基于ReAct Agent构建电商智能客服_batch.ts
• file:Ch 5.6 Code Interpreter（代码解释器）的应用技巧.ts
• folder:九天菜菜-大模型与Agent开发实战
• folder:6-直播回放篇
• folder:3-大模型微调实战
• folder:PART4：DeepSeekV3 (5小节)
• folder:5-RAG项目实战企业篇
• folder:在线大模型部署与调用-课件
• folder:Agent开发实战-课件
• folder:加餐-前沿技术追更