今天给大家推荐一个非常适合中国宝宝学习的专属大模型教程,也就是它《开源模型食用指南
》!
当前百模大战正值火热,开源LLM层出不穷。 如今国内外已经涌现了众多优秀开源LLM,国外如LLaMA、Alpaca,国内如ChatGLM、BaiChuan、InternLM等,然而,当前普通学生和用户想要建立大模型,需要具备目标技术能力,才能完成模型的部署和使用,所以这份教程能够帮助你们解决技术难题!
本项目的主要内容包括:
- 基于AutoDL平台(可扩展,例如阿里云)的开源LLM环境配置指南,针对不同模型要求提供不同的详细环境配置步骤;
- 针对国内外主流开源LLM的部署使用教程,包括LLaMA、ChatGLM、InternLM等;
- 开源 LLM 的部署应用指导,包括命令行调用、在线演示部署、LangChain 框架集成等;
- 开源 LLM 的全量微调、高效微调方法,包括分布式全量微调、LoRA、ptuning 等。
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学习建议:
先学习环境配置,然后再学习模型的部署使用,最后再学习微调。因为环境配置是基础,模型的部署使用是基础,微调是进阶。初学者可以选择Qwen1.5,InternLM2,MiniCPM等模型优先学习。
本教程适合以下人群学习:
- 想要使用或体验LLM,但无条件获得或使用相关API;
- 希望长期、高端、大量申请LLM;
- 对开源 LLM 感兴趣,想要亲自上手开源 LLM;
- NLP 在学,希望进一步学习 LLM;
- 希望结合开源LLM,打造领域特色的私域LLM;
- 以及最广大、最普通的学生群体。
教程一览:
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