聚客四期营销课短视频私域运营引流获客实战技巧

短视频和私有域流量是更新中的实战教程系统的企业客户核心，它分解了从内容创建到用户沉淀的全链路方法。课程聚焦颤音快手等平台爆发性视频制作秘诀，同时深入解析微信社群、朋友圈精细化运作策略，帮助学员打破公域向私域转化的关键环节，最新一期新增直播间导流和分裂活动落地案例。

教程大纲

聚客四期营销课·引流获客实战教程【更新中】｜短视频+私域运营技巧
- 001开班典礼
  - 00-开班典礼.mp4 (468.5MB)
  - 【聚客AI】AI大模型应用技术2025 – V1.0(1).pdf (208.6KB)
- 01-HuggingFace核心组件介绍
  - 01-HuggingFace核心组件介绍.mp4 (802.6MB)
  - day01_HuggingFace核心组件介绍.zip (1.1GB)
- 02-基于Bert的中文评价情感分析（训练篇）
  - day02_基于Bert的中文评价情感分析（训练篇）.zip (371.0MB)
  - 基于Bert的中文评价情感分析.mp4 (626.9MB)
- 03-基于Bert的中文评价情感分析（实现篇）
  - _基于Bert的中文评价情感分析-实现.mp4 (522.1MB)
- 04-GPT2-中文生成模型定制化（训练篇）
  - GPT2-中文生成模型定制化_训练篇.mp4 (625.7MB)
- 05-GPT2-中文生成模型定制化
- 06-本地私有化部署大模型（Ollama&vLLM&LMDeploy
  - day06_本地私有化部署大模型.zip (453.6KB)
  - 本地私有化部署大模型.mp4 (1.1GB)
- 07-大模型微调（使用LLama Factory微调Qwen）
- 08-大模型微调（LLama Factory自定义微调数据集）
  - day08_大模型微调（LLama Factory自定义微调数据集）.zip (1.0MB)
- 09-大模型微调（QLora微调&GGUF模型转换）
  - day09_大模型微调（QLora微调&GGUF模型转换）.zip (1.1MB)
  - 视频.mp4 (1.2GB)
- 10-大模型微调（LLamaFactory微调效果与vllm部署效果不一致如何解决）
  - day10_大模型微调（LLamaFactory微调效果与vllm部署效果不一致如何解决）.zip (630.4KB)
  - day_10视频.mp4 (1.3GB)
- 11-大模型微调分布式训练（LLama Factory与Xtuner分布式微调大模型）
  - day11_大模型微调分布式训练（LLama Factory与Xtuner分布式微调大模型）.zip (1.1MB)
  - day11.mp4 (1.3GB)
- 12-大模型压缩训练（知识蒸馏）
  - day12_大模型压缩训练（知识蒸馏）.zip (927.4KB)
- 13-大模型推理部署（分布式推理与量化部署）
  - day13_大模型推理部署（分布式推理与量化部署）.zip (4.0MB)
- 14-大模型评估测试（OpenCompass）
  - day14_大模型评估测试（OpenCompass）.zip (453.2KB)
  - day14.mp4 (1.4GB)
- 15-大模型微调项目实战（情绪对话模型-数据工程篇）
- 16-大模型微调项目实战（情绪对话模型-最终效果）
  - day16_大模型微调项目实战（情绪对话模型-最终效果）.zip (839.1MB)
  - demo_16
    - .idea
      - workspace.xml (2.0KB)
    - cleaned_output.txt (53.1KB)
    - data_convert.py (762.0B)
    - embedding_model
      - download.py (185.0B)
      - sungw111
        text2vec-base-chinese-sentence
        1_Pooling
        config.json (190.0B)
        README.md (10.1KB)
        configuration.json (52.0B)
        config.json (687.0B)
        eval_results.txt (69.0B)
        model.safetensors (450.0MB)
        modules.json (229.0B)
        sentence_bert_config.json (53.0B)
        special_tokens_map.json (125.0B)
        tokenizer_config.json (394.0B)
        tokenizer.json (799.1KB)
        training_progress_scores.csv (422.0B)
        vocab.txt (182.4KB)
        .mdl (62.0B)
        .msc (956.0B)
        .mv (36.0B)
      - zy
        text2vec-base-chinese-sentence
        1_Pooling
        config.json (305.0B)
        2_Normalize
        README.md (3.8KB)
        added_tokens.json (24.0B)
        config_sentence_transformers.json (214.0B)
        config.json (775.0B)
        model.safetensors (449.9MB)
        modules.json (368.0B)
        sentence_bert_config.json (57.0B)
        special_tokens_map.json (732.0B)
        tokenizer_config.json (1.5KB)
        tokenizer.json (799.1KB)
        vocab.txt (182.4KB)
    - get_data.py (6.9KB)
    - model_convert.py (903.0B)
- 17-Llamaindex快速构建RAG
  - day17.mp4 (1.5GB)
- 18-Llama_indexRAG进阶_Embedding_model与Chroma
  - day18_Llama_indexRAG进阶_Embedding_model与ChromaDB.zip (1.4MB)
  - day18.mp4 (884.5MB)
- 19-Llama_indexRAG进阶_文档切分与重排序
  - day19_Llama_indexRAG进阶_文档切分与重排序.zip (817.6KB)
  - day19.mp4 (1.3GB)
- 20-Dify实现RAG
  - day20_Dify实现RAG.zip (2.5MB)
  - day20.mp4 (768.5MB)
- 21-RAGFlow
  - day21_RAGFlow.zip (3.4MB)
  - day21.mp4 (1.0GB)
- 22-基于RAG的法律条文智能助手（方案篇）
  - day22_基于RAG的法律条文智能助手（方案篇）.zip (742.1KB)
  - day22.mp4 (1.2GB)
- 23-基于RAG的法律条文智能助手-实现与部署
  - day23_基于RAG的法律条文智能助手-实现与部署.zip (1.3MB)
  - day23.mp4 (1.8GB)
- 24-基于RAG的法律条文智能助手-微调与部署
  - day24_基于RAG的法律条文智能助手-微调与部署.zip (1.2MB)
  - day24.mp4 (1.2GB)
- 25-Dify构建Agent
  - day25.mp4 (872.8MB)
  - 【课件】Agent 智能体应用（Dify构建Agent）.zip (4.1MB)
- 26-LangGraph构建多智能体
  - day26_LangGraph构建多智能体.zip (512.5KB)
  - day26.mp4 (1.1GB)
- 27-DeepSeek原理与应用
  - day27_DeepSeek原理与应用.zip (1.0MB)
  - day27.mp4 (1.1GB)
- 28-多模态大模型应用
  - day28_多模态大模型应用.zip (5.8MB)
  - day28.mp4 (1.2GB)