书生葡语大模型实战营介绍，第二期课程内容：
通用大模型成为人工智能发展趋势：

书生·浦语大模型开源历程：

书生·浦语大模型体系：

书生葡语大模型2.0提供不同尺寸和类型的模型，支持多语言和多模态任务：

书生·浦语大模型的主要亮点：

书生·浦语大模型在综合性能方面达到同量级的开源模型领先水平：

书生·浦语大模型在计算能力上也有很多的增强：

书生·浦语大模型在代码解释器层面，有大幅提升：

从模型选型到应用的整个流程，以及各个环节需要做的事情，并介绍了书生葡语的全链条工具体系和开源数据集：

模型选型是第一步，需要考虑模型的复杂度和算力：

书生·浦语的全链条工具体系开源，包括数据、预训练、微调、部署、评测、应用等环节：

书生·万卷cc数据集开源，包括2013年至2023年的互联网公开内容，并进行精细化的清洗和处理：

预训练框架：

微调框架：

open compass 2.0思南大模型评测体系，包括评测框架的开发和开源、评测基准社区的建立以及对大模型能力提升的分析：

开源社区发展趋势，中轻量级模型性能接近商业闭源模型：

LMDeploy提供全链条部署解决方案，支持模型轻量化、推理引擎、服务模块等：

智能体框架Legent支持多种智能体能力：