LLM Driven Development

磁力链接/BT种子名称

LLM Driven Development

磁力链接/BT种子简介

种子哈希：2ce0f8c8e130b791959ec733bcd3d740f898d6f2
文件大小： 16.09G
已经下载：36次
下载速度：极快
收录时间：2025-12-09
最近下载：2025-12-20

移花宫入口

移花宫.com邀月.com怜星.com花无缺.comyhgbt.icuyhgbt.top

磁力链接下载

magnet:?xt=urn:btih:2CE0F8C8E130B791959EC733BCD3D740F898D6F2
推荐使用PIKPAK网盘下载资源，10TB超大空间，不限制资源，无限次数离线下载，视频在线观看

下载BT种子文件

磁力链接 迅雷下载 PIKPAK在线播放 世界之窗 小蓝俱乐部 含羞草 欲漫涩 逼哩逼哩 成人快手 51品茶 母狗园 51动漫 91短视频 抖音Max 海王TV TikTok成人版 PornHub 暗网Xvideo 草榴社区 哆哔涩漫 呦乐园 萝莉岛 搜同 91暗网

最近搜索

文件列表

  • 30 Защита проектных работ/лекция .mp4 1.7 GB
  • 07 Работа с данными в Python и подготовка данных для LLM/лекция .mp4 1.1 GB
  • 25 Сжатие моделей квантование (GGUF, AWQ), дистилляция, pruning/лекция .mp4 858.9 MB
  • 23 Архитектуры AI-приложений, профилирование inference/лекция .mp4 694.6 MB
  • 19 Извлечение данных из текста (NER, IE), разработка приложений/лекция .mp4 666.0 MB
  • 03 Визуализация Attention и эволюция (BERT, GPT, T5)/лекция .mp4 664.9 MB
  • 01 Базовые принципы трансформеров (от RNN к Self-Attention)/лекция .mp4 640.2 MB
  • 31 Подведение итогов курса/лекция .mp4 636.2 MB
  • 20 Автоматизация тестирования LLM, CICD жизненного цикла/лекция .mp4 578.5 MB
  • 04 Эволюция AI и фундаментальные модели (ChatGPT, Mistral, Llama, Deepseek)/лекция .mp4 537.2 MB
  • 21 Основы RAG, онтологические графы, LangGraph/лекция .mp4 524.1 MB
  • 17 Fine-tuning (LoRA, PEFT) и вызов внешних функций из LLM/лекция .mp4 484.1 MB
  • 02 Token Embedding, позиционные вектора и QKV/лекция .mp4 479.8 MB
  • 26 Семантический поиск и мультимодальность (текст и изображение, аудио)/лекция .mp4 470.7 MB
  • 10 CICD для LLM и инструменты (Triton, MLflow, vLLM)/лекция .mp4 466.7 MB
  • 24 Тестирование AI-приложений (мониторинг, оптимизация задержек)/лекция .mp4 463.1 MB
  • 09 Оптимизация и поддержка LLM/лекция .mp4 462.5 MB
  • 12 Токенизация, контекстные окна, test time scaling/лекция .mp4 459.5 MB
  • 27 Продвинутое обучение (contrastive fine-tuning, in-context learning), интерпретируемость (SHAP, LIME)/лекция .mp4 447.1 MB
  • 16 Промпт-инжиниринг (Chain-of-thought, защита от некорректных промптов)/лекция .mp4 443.9 MB
  • 22 Проектирование когнитивных архитектур (QA, чат-боты, документооборот)/лекция .mp4 437.9 MB
  • 18 Локальное использование LLM (CPU, GPU), оптимизация/лекция .mp4 435.5 MB
  • 08 Принципы LLMOps, автоматизация развертывания/лекция .mp4 425.2 MB
  • 13 Работа с фреймворками и агентами (LangChain, LlamaIndex, Ollama, Haystack)/лекция .mp4 423.2 MB
  • 29 Консультация по проектам и домашним заданиям/лекция .mp4 422.5 MB
  • 14 Мониторинг моделей с LangChain Observability, LangSmith, Langfuse/лекция .mp4 422.0 MB
  • 15 Векторные БД и Retrieval Augmented Generation (Pinecone, Chroma, Milvus, Clickhouse)/лекция .mp4 403.8 MB
  • 05 Q and A-сессия/лекция .mp4 385.6 MB
  • 11 Специализированные бенчмарки и метрики (GLUE, SQuAD и др.)/лекция .mp4 377.0 MB
  • 06 Подходы к локализации (SberGPT, YandexLLM, ruGPT-3)/лекция .mp4 374.8 MB
  • 28 Выбор темы и организация проектной работы/лекция .mp4 215.7 MB
  • 09 Оптимизация и поддержка LLM/llm_ops_workshop .zip 96.2 MB
  • 22 Проектирование когнитивных архитектур (QA, чат-боты, документооборот)/слайды .pdf 27.2 MB
  • 26 Семантический поиск и мультимодальность (текст и изображение, аудио)/Семантический_поиск_и_мультимодальность .pptx 22.3 MB
  • 28 Выбор темы и организация проектной работы/Шаблон защиты проектов для студентов .pptx 16.9 MB
  • 22 Проектирование когнитивных архитектур (QA, чат-боты, документооборот)/LLM_22_LMV_huggingface .ipynb 8.6 MB
  • 27 Продвинутое обучение (contrastive fine-tuning, in-context learning), интерпретируемость (SHAP, LIME)/слайды .pdf 7.0 MB
  • 17 Fine-tuning (LoRA, PEFT) и вызов внешних функций из LLM/слайды .pdf 6.2 MB
  • 18 Локальное использование LLM (CPU, GPU), оптимизация/слайды .pdf 5.8 MB
  • 02 Token Embedding, позиционные вектора и QKV/LLM12 .ipynb 4.1 MB
  • 05 Q and A-сессия/слайды .pdf 3.7 MB
  • 04 Эволюция AI и фундаментальные модели (ChatGPT, Mistral, Llama, Deepseek)/слайды .pdf 3.4 MB
  • 22 Проектирование когнитивных архитектур (QA, чат-боты, документооборот)/LLM_22_LMV_chat_bot .ipynb 3.3 MB
  • 19 Извлечение данных из текста (NER, IE), разработка приложений/слайды .pdf 3.2 MB
  • 20 Автоматизация тестирования LLM, CICD жизненного цикла/слайды .pdf 3.1 MB
  • 21 Основы RAG, онтологические графы, LangGraph/слайды .pdf 2.8 MB
  • 23 Архитектуры AI-приложений, профилирование inference/слайды .pdf 2.7 MB
  • 08 Принципы LLMOps, автоматизация развертывания/слайды .pdf 2.5 MB
  • 25 Сжатие моделей квантование (GGUF, AWQ), дистилляция, pruning/слайды .pdf 2.3 MB
  • 24 Тестирование AI-приложений (мониторинг, оптимизация задержек)/cлайды .pdf 2.2 MB
  • 06 Подходы к локализации (SberGPT, YandexLLM, ruGPT-3)/слайды .pdf 2.1 MB
  • 07 Работа с данными в Python и подготовка данных для LLM/слайды .pdf 2.1 MB
  • 13 Работа с фреймворками и агентами (LangChain, LlamaIndex, Ollama, Haystack)/слайды .pdf 2.1 MB
  • 15 Векторные БД и Retrieval Augmented Generation (Pinecone, Chroma, Milvus, Clickhouse)/слайды .pdf 1.8 MB
  • 09 Оптимизация и поддержка LLM/A Survey of Efficient LLM Inference Serving .pdf 1.8 MB
  • 09 Оптимизация и поддержка LLM/слайды .pdf 1.8 MB
  • 14 Мониторинг моделей с LangChain Observability, LangSmith, Langfuse/слайды .pdf 1.7 MB
  • 12 Токенизация, контекстные окна, test time scaling/слайды .pdf 1.7 MB
  • 16 Промпт-инжиниринг (Chain-of-thought, защита от некорректных промптов)/слайды .pdf 1.5 MB
  • 11 Специализированные бенчмарки и метрики (GLUE, SQuAD и др.)/слайды .pdf 1.5 MB
  • 10 CICD для LLM и инструменты (Triton, MLflow, vLLM)/слайды .pdf 1.4 MB
  • 03 Визуализация Attention и эволюция (BERT, GPT, T5)/LLM13 .ipynb 1.3 MB
  • 27 Продвинутое обучение (contrastive fine-tuning, in-context learning), интерпретируемость (SHAP, LIME)/Shap_and_LIME_TinyLlama .ipynb 1.2 MB
  • 07 Работа с данными в Python и подготовка данных для LLM/pandas .ipynb 891.6 kB
  • 07 Работа с данными в Python и подготовка данных для LLM/template .ipynb 573.2 kB
  • 06 Подходы к локализации (SberGPT, YandexLLM, ruGPT-3)/LLM_localisation .ipynb 504.4 kB
  • 27 Продвинутое обучение (contrastive fine-tuning, in-context learning), интерпретируемость (SHAP, LIME)/Shap_and_LIME_for_BERT .ipynb 496.6 kB
  • 12 Токенизация, контекстные окна, test time scaling/tokenizers .ipynb 457.7 kB
  • 13 Работа с фреймворками и агентами (LangChain, LlamaIndex, Ollama, Haystack)/Домашнее задание .pdf 449.6 kB
  • 11 Специализированные бенчмарки и метрики (GLUE, SQuAD и др.)/Домашнее задание .pdf 421.3 kB
  • 19 Извлечение данных из текста (NER, IE), разработка приложений/Домашнее задание .pdf 391.8 kB
  • 17 Fine-tuning (LoRA, PEFT) и вызов внешних функций из LLM/Домашнее задание .pdf 372.6 kB
  • 26 Семантический поиск и мультимодальность (текст и изображение, аудио)/Домашнее задание .pdf 367.3 kB
  • 07 Работа с данными в Python и подготовка данных для LLM/Домашнее задание .pdf 348.4 kB
  • 03 Визуализация Attention и эволюция (BERT, GPT, T5)/Домашнее задание .pdf 346.9 kB
  • 15 Векторные БД и Retrieval Augmented Generation (Pinecone, Chroma, Milvus, Clickhouse)/Домашнее задание .pdf 345.0 kB
  • 10 CICD для LLM и инструменты (Triton, MLflow, vLLM)/Домашнее задание .pdf 343.9 kB
  • 20 Автоматизация тестирования LLM, CICD жизненного цикла/Домашнее задание .pdf 341.3 kB
  • 18 Локальное использование LLM (CPU, GPU), оптимизация/weight_reducing_for_llm .ipynb 334.3 kB
  • 28 Выбор темы и организация проектной работы/Домашнее задание .pdf 327.7 kB
  • 17 Fine-tuning (LoRA, PEFT) и вызов внешних функций из LLM/hf_prompt_tuning .ipynb 323.9 kB
  • 19 Извлечение данных из текста (NER, IE), разработка приложений/2 NLP_NER_BERT_for_sequence_labeling .ipynb 233.9 kB
  • 10 CICD для LLM и инструменты (Triton, MLflow, vLLM)/vllm .ipynb 206.7 kB
  • 15 Векторные БД и Retrieval Augmented Generation (Pinecone, Chroma, Milvus, Clickhouse)/vectors .ipynb 186.5 kB
  • 27 Продвинутое обучение (contrastive fine-tuning, in-context learning), интерпретируемость (SHAP, LIME)/Contrastive_fine_tuning_TinyLlama .ipynb 185.6 kB
  • 16 Промпт-инжиниринг (Chain-of-thought, защита от некорректных промптов)/Prompt_engineering .ipynb 174.2 kB
  • 17 Fine-tuning (LoRA, PEFT) и вызов внешних функций из LLM/LoRA_summarization_public .ipynb 163.0 kB
  • 13 Работа с фреймворками и агентами (LangChain, LlamaIndex, Ollama, Haystack)/Langchain .ipynb 108.9 kB
  • 16 Промпт-инжиниринг (Chain-of-thought, защита от некорректных промптов)/detailed_llm_security_guide .md 69.6 kB
  • 19 Извлечение данных из текста (NER, IE), разработка приложений/1 NLP_NER_lib_ru_eng .ipynb 65.2 kB
  • 07 Работа с данными в Python и подготовка данных для LLM/numpy .ipynb 60.5 kB
  • 15 Векторные БД и Retrieval Augmented Generation (Pinecone, Chroma, Milvus, Clickhouse)/Archive .zip 55.2 kB
  • 10 CICD для LLM и инструменты (Triton, MLflow, vLLM)/llm-ops-workshop-main .zip 47.3 kB
  • 14 Мониторинг моделей с LangChain Observability, LangSmith, Langfuse/Archive .zip 46.2 kB
  • 07 Работа с данными в Python и подготовка данных для LLM/parsing .ipynb 29.7 kB
  • 07 Работа с данными в Python и подготовка данных для LLM/hw2_student .ipynb 27.3 kB
  • 01 Базовые принципы трансформеров (от RNN к Self-Attention)/LLm11 .zip 24.2 kB
  • 07 Работа с данными в Python и подготовка данных для LLM/hw2_student_version .ipynb 22.9 kB
  • 03 Визуализация Attention и эволюция (BERT, GPT, T5)/hw1_attention_visualization .ipynb 16.7 kB
  • 11 Специализированные бенчмарки и метрики (GLUE, SQuAD и др.)/Metrics .ipynb 14.0 kB
  • 21 Основы RAG, онтологические графы, LangGraph/langgraph_demo.py 9.9 kB
  • 14 Мониторинг моделей с LangChain Observability, LangSmith, Langfuse/monitorings .ipynb 8.6 kB
  • 26 Семантический поиск и мультимодальность (текст и изображение, аудио)/test_gpt .ipynb 6.1 kB
  • 10 CICD для LLM и инструменты (Triton, MLflow, vLLM)/ДЗ .txt 5.7 kB
  • 21 Основы RAG, онтологические графы, LangGraph/RAG_graph.py 5.0 kB
  • 21 Основы RAG, онтологические графы, LangGraph/RAG_basic.py 2.3 kB
  • 08 Принципы LLMOps, автоматизация развертывания/install.sh 1.9 kB
  • 21 Основы RAG, онтологические графы, LangGraph/utils.py 1.8 kB
  • 08 Принципы LLMOps, автоматизация развертывания/Dockerfile 1.1 kB
  • 13 Работа с фреймворками и агентами (LangChain, LlamaIndex, Ollama, Haystack)/main.py 643 Bytes
  • 25 Сжатие моделей квантование (GGUF, AWQ), дистилляция, pruning/ссылки .txt 281 Bytes
  • 04 Эволюция AI и фундаментальные модели (ChatGPT, Mistral, Llama, Deepseek)/ссылки .txt 169 Bytes
  • 28 Выбор темы и организация проектной работы/ссылки .txt 119 Bytes
  • 03 Визуализация Attention и эволюция (BERT, GPT, T5)/ссылки .txt 55 Bytes
  • 11 Специализированные бенчмарки и метрики (GLUE, SQuAD и др.)/ссылки .txt 51 Bytes
  • 17 Fine-tuning (LoRA, PEFT) и вызов внешних функций из LLM/ссылки .txt 42 Bytes
  • 20 Автоматизация тестирования LLM, CICD жизненного цикла/ссылки .txt 37 Bytes
  • 24 Тестирование AI-приложений (мониторинг, оптимизация задержек)/ссылки .txt 35 Bytes
  • 01 Базовые принципы трансформеров (от RNN к Self-Attention)/ссылки .txt 34 Bytes

随机展示

相关说明

本站不存储任何资源内容，只收集BT种子元数据(例如文件名和文件大小)和磁力链接(BT种子标识符)，并提供查询服务，是一个完全合法的搜索引擎系统。 网站不提供种子下载服务，用户可以通过第三方链接或磁力链接获取到相关的种子资源。本站也不对BT种子真实性及合法性负责，请用户注意甄别！