核心内容摘要
5个实用技巧，让显卡散热难题不再困扰你——FanControl进阶指南
《开源大模型食用指南》是一个围绕开源大模型、针对国内初学者、基于 AutoDL 平台的中国宝宝专属大模型教程针对各类开源大模型提供包括环境配置、本地部署、高效微调等技能在内的全流程指导简化开源大模型的部署、使用和应用流程让更多的普通学生、研究者更好地使用开源大模型帮助开源、自由的大模型更快融入到普通学习者的生活中。
朋友们如果有需要全套 《开源大模型食用指南》扫码获取~CSDN大礼包全网最全《开源大模型食用指南》免费分享**安全链接放心点击**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 InternLM、Qwen、ChatGLM、DeepSeek 等开源 LLM 的部署应用指导包括命令行调用、在线 Demo 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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项目主页开源初心什么是大模型大模型LLM狭义上指基于深度学习算法进行训练的自然语言处理NLP模型主要应用于自然语言理解和生成等领域广义上还包括机器视觉CV大模型、多模态大模型和科学计算大模型等。
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书生·浦语等。
开源 LLM 支持用户本地部署、私域微调每一个人都可以在开源 LLM 的基础上打造专属于自己的独特大模型。
然而当前普通学生和用户想要使用这些大模型需要具备一定的技术能力才能完成模型的部署和使用。
对于层出不穷又各有特色的开源 LLM想要快速掌握一个开源 LLM 的应用方法是一项比较有挑战的任务。
本项目旨在首先基于核心贡献者的经验实现国内外主流开源 LLM 的部署、使用与微调教程在实现主流 LLM 的相关部分之后我们希望充分聚集共创者一起丰富这个开源 LLM 的世界打造更多、更全面特色 LLM 的教程。
星火点点汇聚成海。
我们希望成为 LLM 与普罗大众的阶梯以自由、平等的开源精神拥抱更恢弘而辽阔的 LLM 世界。
项目受众本项目适合以下学习者想要使用或体验LLM但无条件获得或使用相关 API希望长期、低成本、大量应用LLM对开源LLM感兴趣想要亲自上手开源 LLMNLP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。
项目规划及进展本项目拟围绕开源 LLM 应用全流程组织包括环境配置及使用、部署应用、微调等每个部分覆盖主流及特点开源 LLM图
已支持的模型学习指南本教程出发点便是降低大模型部署开发的学习门槛帮助更多初学者入门大模型开发领域因此本教程的受众是所有具备基础 Python 能力想要掌握大模型应用开发部署技能的开发者。
也就是说本项目对学习者的人工智能基础、算法基础没有任何要求仅需要掌握基本 Python 语法、掌握初级 Python 开发技能即可。
学习者可以任意挑选一个模型进行学习每个教程都是相对独立的教程。
同时本项目对本地硬件基本没有要求全程都需要在云服务器上运行AutoDL租一台3090服务器每小时需要
66元一杯奶茶就可以租一块3090愉快的学习7个小时理论上7小时就可以将本项目的所有教程全部跑通一遍除全量微调外一杯奶茶速通大模型掌握开源大模型部署的核心科技。
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