self-llm入门学习资料汇总
self-llm是由Datawhale社区发起的一个开源项目,旨在为初学者提供开源大语言模型的使用教程。本文汇总了该项目的核心内容和学习资源,帮助大家快速入门。
项目简介
self-llm项目主要包含以下内容:
- 基于Linux平台的开源LLM环境配置指南
- 主流开源LLM的部署使用教程,如LLaMA、ChatGLM、InternLM等
- LLM的应用开发指导,包括命令行调用、在线Demo部署、LangChain框架集成等
- LLM的全量微调和高效微调方法
项目面向对开源LLM感兴趣的学生、研究者和开发者,希望降低使用门槛,推广开源LLM的应用。
核心内容
项目目前支持多个主流开源LLM,每个模型都提供以下教程:
- FastAPI部署调用
- LangChain接入
- WebDemo部署
- LoRA微调
主要包括Qwen、GLM、InternLM、LLaMA等系列模型。
学习建议
对于初学者,建议按以下顺序学习:
- 环境配置
- 模型部署使用
- 应用开发
- 模型微调
优先学习Qwen1.5、InternLM2、MiniCPM等较新的中文模型。
学习资源
- GitHub仓库:https://github.com/datawhalechina/self-llm
- 在线文档:项目README.md
- 配套视频:暂无
欢迎感兴趣的同学参与项目维护,一起推广开源LLM的应用!