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【课程总结】day26：大模型应用开发之Prompt进阶使用
深入讲解LangChain框架构成及组件使用，演示接入百度文心一言、阿里通义千问等第三方大模型的完整流程，实现Prompt进阶开发。
【课程总结】day25：大模型应用开发之Prompt初步了解
本文详解大模型两大应用方式及Prompt本质，通过LangChain框架演示如何快速调用大模型API，包含完整代码示例与实战技巧。
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深入讲解LangChain框架构成及组件使用，演示接入百度文心一言、阿里通义千问等第三方大模型的完整流程，实现Prompt进阶开发。
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详解使用vLLM部署Qwen2大模型并通过LangChain调用的完整流程,包括安装配置、API服务启动及OpenAI兼容接口调用方法。
详解通过LLaMA-Factory实现大模型预训练、监督微调与偏好纠正的完整流程，含环境配置与Qwen2-0.5B模型训练案例。
深入解析Encoder-Decoder、Encoder-Only、Decoder-Only三种大模型架构区别，附T5模型本地部署实战教程。
深入解析Transformer预测过程源码，详解greedy_decode自回归生成机制与完整推理流程
深入解析Transformer源码，从EncoderDecoder到EncoderLayer，详细讲解模型构建流程与核心组件实现原理。
详解Transformer的注意力机制、多头注意力、位置编码等核心组件，图文并茂解析encoder-decoder架构与并行化原理。
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