llm-python学习资料汇总 - 大型语言模型Python开发教程

Ray

llm-python学习资料汇总 - 大型语言模型Python开发教程

llm-python是GitHub上一个非常受欢迎的大型语言模型(LLMs)教程项目,包含了丰富的示例代码和学习资源。无论你是LLM开发新手还是有经验的开发者,都可以在这里找到有价值的学习材料。本文将对llm-python项目的主要内容和学习资源进行梳理和介绍,帮助大家更好地利用这个优质教程。

项目概览

llm-python项目由onlyphantom创建和维护,目前已有667个star和262个fork。项目的主要内容包括:

  • LLM相关Python库的使用教程,如langchain、openai、llamaindex等
  • 与流行LLM工具的集成示例,如GPT、ChromaDB、Pinecone等
  • 8小时左右的YouTube视频教程,对应代码都在仓库中
  • 14个主题的LLM开发实战教程

项目使用MIT许可证开源,欢迎学习和使用。

LLM教程系列

学习资源

  1. YouTube视频教程

llm-python项目配套了一个完整的YouTube视频教程系列,总时长约8小时。每个视频都有对应的示例代码,非常适合跟着实践学习。完整播放列表地址:

LLM Python教程系列

  1. 教程主题列表

项目包含了14个主题的LLM开发教程,涵盖了从入门到进阶的多个方面:

  • OpenAI API使用入门
  • 使用LangChain和OpenAI构建问答系统
  • LangChain与数据库/CSV集成
  • 使用HuggingFace Inference API
  • LLM中的Embedding技术
  • 使用LlamaIndex和GPT-3查询网站
  • 本地部署开源LLM模型
  • 构建AI语言助手
  • 创建可查询的日记系统
  • 使用Cohere和Stability AI开发游戏
  • GPT自动化应用开发
  • LLM提示设计
  • LangChain缓存技术
  • 使用Streamlit构建LLM聊天应用
  1. 代码仓库

所有教程的示例代码都可以在GitHub仓库中找到:

llm-python GitHub仓库

快速开始

  1. 克隆项目仓库
  2. 安装依赖: pip install -r requirements.txt
  3. 创建.env文件,添加必要的API密钥
  4. 运行示例代码,如:python 6_team.py

总结

llm-python项目为学习和实践LLM开发提供了丰富的资源和示例。无论你是想入门LLM开发,还是想深入研究某个特定主题,都可以在这里找到有价值的内容。通过结合视频教程、示例代码和实践,相信你一定能快速提升LLM开发技能。

希望这篇资源汇总能帮助你更好地利用llm-python项目,开启你的LLM开发之旅!

avatar
0
0
0
相关项目
Project Cover

DemoGPT

DemoGPT 通过 GPT-3.5 Turbo 和 LangChain 自动生成代码,只需一个提示即可创建交互式 Streamlit 应用。该平台简化了应用开发流程,并计划集成 Gorilla 以支持外部 API 调用,进一步提升开发效率和用户体验。

Project Cover

Lumos

Lumos是一款基于本地LLM的Chrome扩展,无需远程服务器即可浏览和解析网页内容。支持总结长篇内容、解析技术文档等多功能应用,依赖于Ollama服务器的本地运行,适用于技术文档、社交媒体、新闻等场景。

Project Cover

LangChain-ChatGLM-Webui

LangChain-ChatGLM-Webui 是一个利用LangChain和ChatGLM-6B系列模型的Web界面,支持txt、docx、md、pdf等格式文件上传,适用于本地知识驱动的大模型应用。项目支持HuggingFace、OpenXLab等多个平台的在线体验,适合开发者快速部署多种大语言模型和嵌入模型。

Project Cover

GenerativeAIExamples

NVIDIA提供的生成式AI示例,使用CUDA-X软件栈和NVIDIA GPU,展示快速部署、测试和扩展AI模型的方法。包括最新的RAG管道构建技巧、实验性示例和企业应用,支持本地和远程推理,集成流行LLM编程框架,并附有详细开发文档。

Project Cover

kor

Kor是一款原型工具,通过定义数据结构和提供示例,帮助从文本中提取结构化数据。该工具生成提示并发送给指定的LLM进行解析。兼容pydantic v1和v2,支持解析、函数调用和JSON模式等多种抽取方式。适用于精确理解用户请求并与API进行自然语言交互的场景。

Project Cover

langcorn

LangCorn利用FastAPI实现高效的LangChain模型和管道部署与管理。主要功能包括便捷的身份验证、高性能请求处理、可扩展的语言处理及异步处理支持。通过pip安装并使用详尽的RESTful API文档,用户可以快速启动。适合高效、可靠的语言处理应用。

Project Cover

Llama-2-Open-Source-LLM-CPU-Inference

详细介绍如何在本地CPU上使用Llama 2、C Transformers、GGML和LangChain运行量化开源LLM进行文档问答的指南。内容涵盖工具配置、模型下载和依赖管理,帮助团队实现自我管理或私有部署,满足数据隐私和合规要求,并节省GPU实例的高额费用。

Project Cover

ArXivChatGuru

ArXiv ChatGuru使用LangChain和Redis技术,使ArXiv庞大的科学论文库变得更加互动。该系统通过主题检索相关论文并生成嵌入向量,帮助用户以问答形式探索学术内容,提高科研文献的易接触性和理解度。

Project Cover

ctransformers

CTransformers提供Python接口,通过GGML库高效加载和运行C/C++实现的Transformer模型。支持多种模型类型,如GPT-2、GPT-J、LLaMA等,并可与Hugging Face和LangChain集成。提供CUDA、ROCm和Metal兼容的GPU加速选项,适合高性能自然语言处理任务。

最新项目
Project Cover

豆包MarsCode

豆包 MarsCode 是一款革命性的编程助手,通过AI技术提供代码补全、单测生成、代码解释和智能问答等功能,支持100+编程语言,与主流编辑器无缝集成,显著提升开发效率和代码质量。

Project Cover

AI写歌

Suno AI是一个革命性的AI音乐创作平台,能在短短30秒内帮助用户创作出一首完整的歌曲。无论是寻找创作灵感还是需要快速制作音乐,Suno AI都是音乐爱好者和专业人士的理想选择。

Project Cover

有言AI

有言平台提供一站式AIGC视频创作解决方案,通过智能技术简化视频制作流程。无论是企业宣传还是个人分享,有言都能帮助用户快速、轻松地制作出专业级别的视频内容。

Project Cover

Kimi

Kimi AI助手提供多语言对话支持,能够阅读和理解用户上传的文件内容,解析网页信息,并结合搜索结果为用户提供详尽的答案。无论是日常咨询还是专业问题,Kimi都能以友好、专业的方式提供帮助。

Project Cover

阿里绘蛙

绘蛙是阿里巴巴集团推出的革命性AI电商营销平台。利用尖端人工智能技术,为商家提供一键生成商品图和营销文案的服务,显著提升内容创作效率和营销效果。适用于淘宝、天猫等电商平台,让商品第一时间被种草。

Project Cover

吐司

探索Tensor.Art平台的独特AI模型,免费访问各种图像生成与AI训练工具,从Stable Diffusion等基础模型开始,轻松实现创新图像生成。体验前沿的AI技术,推动个人和企业的创新发展。

Project Cover

SubCat字幕猫

SubCat字幕猫APP是一款创新的视频播放器,它将改变您观看视频的方式!SubCat结合了先进的人工智能技术,为您提供即时视频字幕翻译,无论是本地视频还是网络流媒体,让您轻松享受各种语言的内容。

Project Cover

美间AI

美间AI创意设计平台,利用前沿AI技术,为设计师和营销人员提供一站式设计解决方案。从智能海报到3D效果图,再到文案生成,美间让创意设计更简单、更高效。

Project Cover

稿定AI

稿定设计 是一个多功能的在线设计和创意平台,提供广泛的设计工具和资源,以满足不同用户的需求。从专业的图形设计师到普通用户,无论是进行图片处理、智能抠图、H5页面制作还是视频剪辑,稿定设计都能提供简单、高效的解决方案。该平台以其用户友好的界面和强大的功能集合,帮助用户轻松实现创意设计。

投诉举报邮箱: service@vectorlightyear.com
@2024 懂AI·鲁ICP备2024100362号-6·鲁公网安备37021002001498号