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为AI爱好者提供全面的学习体验,课程涵盖Linux、Python和Git基础

书生大模型实战营为AI爱好者提供全面的学习体验。课程涵盖Linux、Python和Git基础,并深入探讨InternLM、XTuner和OpenCompass等先进工具。通过循序渐进的实践任务,学员可掌握模型训练、部署和评测技能。项目还设立奖励机制和'书生共学计划',促进知识分享和技术交流。该实战营分为入门、基础和进阶三个阶段,配备详细的任务指南和视频资料。学员可通过完成任务获得算力点奖励,并有机会解锁更高性能的计算资源。项目还包含LMDeploy量化部署、InternVL多模态模型等前沿内容,以及Android端部署等实用技能。

MachineLearning-AI - 250天AI和机器学习实践项目 涵盖计算机视觉到优化算法
Github人工智能优化算法开源项目机器学习深度学习计算机视觉
该项目记录250天的人工智能和机器学习实践,涉及计算机视觉、深度学习、图神经网络等多个领域。同时探索蚁群优化、粒子群优化等算法。项目展示从基础到前沿的AI应用,提供丰富的代码实例和学习资源。
Made-With-ML - 学习设计、开发、部署和迭代机器学习生产系统的开放资源
GithubMLOpsMade With ML开源项目机器学习模型部署软件工程
Made With ML 是开发者学习设计、开发、部署和迭代机器学习生产系统的开放资源。它提供完整课程和代码实践指导,支持本地及云集群环境配置,适合求知欲强的技术人员和研究者。
lit - 自学AI实践者必备技术书籍精选
AIGithubNLP开源项目数据科学机器学习编程
lit项目为自学AI实践者提供了精心策划的技术书籍集锦。涵盖人工智能、数据科学、计算机科学、编程等多个领域的经典著作,从入门到进阶兼具理论深度和实践指导。项目创建者基于个人经验对每本书进行简要介绍,为读者选择合适学习材料提供参考。这一资源有助于系统全面地学习AI相关知识。
LLM-workshop-2024 - 从零开始的LLMs预训练和微调教程
GPTGithubLLMsPyTorch开源项目微调预训练
本教程为编码人员提供了对大型语言模型(LLMs)构建模块和工作原理的深入理解。从LLMs的基础概念和应用案例开始,涵盖了小型GPT模型的数据输入管道、核心架构组件和预训练代码的编写。教程还包括如何加载预训练权重和使用开源库进行微调的实战技能。
langchain-tutorials - LangChain开发教程 基础到高级应用实践
GithubLangChainYouTube人工智能开源项目教程编程学习
LangChain教程集合源于GitHub项目,通过YouTube视频系列展示从基础到高级的大型语言模型应用开发。教程涵盖实践案例和最佳实践,适合各级开发者学习LangChain框架和提升AI应用开发技能。该项目提供全面的学习资源,帮助开发者掌握LangChain框架,深入探索AI应用开发的多个方面。
nlp-de-cero-a-cien - 从零开始学习NLP,实践Hugging Face开发
GithubHugging FaceNLPTransformers开源项目机器学习自然语言处理
本项目提供全面的NLP学习课程,涵盖词嵌入到Transformer模型等关键技术。7次在线课程由行业专家授课,学习者可掌握核心知识并使用Hugging Face开发应用。课程设计适合不同水平学习者,提供录像回放及社区支持。
首席AI分享圈 - 供人工智能学习与实践的综合指南平台
AIAI助手AI工具开源项目搜索引擎生成式AI
首席AI分享圈致力于人工智能知识的传播,涵盖AI学习资源、工具及实用指导,为学习者提供全面的技术掌握与潜力挖掘支持。
ipex-llm-tutorial - 英特尔XPU上的低位大语言模型库教程
GithubIPEX-LLMIntelLLM应用开发开源项目教程
IPEX-LLM教程提供了在英特尔XPU上使用低位大语言模型库的全面指导。内容覆盖从环境配置到高级应用开发,包括中文支持、GPU加速和模型微调等主题。本教程适合希望在英特尔硬件上开发和优化大语言模型应用的开发者,帮助他们深入了解IPEX-LLM的功能和实际应用。
cs-self-learning - 全面系统的计算机科学自学开源指南
CS自学Github开源课程开源项目编程语言计算机科学项目实践
这是一份全面的计算机科学自学指南,涵盖编程语言、算法、人工智能等多个领域。指南提供系统化学习路径,汇集优质开源课程资源和项目实践经验。内容包括多种主流编程语言、数学基础、计算机系统、网络、操作系统、编译原理、机器学习等核心领域。通过完成多个实际项目,学习者可以全面提升编程能力和解决问题的技巧。经过2-3年的学习,自学者可以掌握扎实的理论基础和实践能力,为未来的科研或就业做好准备。该指南适合计算机专业学生和有志于转行IT行业的人士使用。
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