build_MiniLLM_from_scratch

小规模参数LLM构建指南，支持多轮对话与聊天模型

build_MiniLLM_from_scratch bert4torch Torch4keras 预训练指令微调 Github 开源项目

该项目详细介绍了如何从零开始构建小规模参数的语言模型（LLM），经过预训练、指令微调、奖励模型和强化学习四个阶段。项目基于bert4torch训练框架，优化内存占用，并提供完整的训练日志以供复现。模型支持与transformers兼容，能够进行多轮对话。项目也开源了预训练语料和权重，方便用户下载和使用，提升了实用性与操作性。

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介绍相关项目

dive-into-llms - 大语言模型实践教程

GithubLLM人工智能大模型开源项目教程编程实践

该项目提供一系列大语言模型实践教程，涵盖模型微调、部署、提示学习、知识编辑、水印技术等多个前沿主题。通过动手实践，学习者可快速掌握大模型技术，为相关课程和研究奠定基础。教程内容源自上海交通大学课程，适合AI爱好者和研究人员学习使用。

llm-applications - 构建基于RAG的LLM应用的教程

AnyscaleGithubOpenAIRAG-based LLM开源项目性能优化生产

本教程详细展示如何从零基础开发和部署基于检索增强生成(RAG)的LLM应用程序，并使用Anyscale技术优化其性能。揭示如何综合开发、调整各关键组件、评估性能，并高效地进行服务上线，确保应用的卓越性能和极致的扩展性。

mint - 从零构建Transformer模型的详细教程和实现

BERTGithubHuggingFaceMinTPyTorchTransformer开源项目

该项目提供了一系列循序渐进的教程，指导从零开始构建常见的Transformer模型，如BERT、GPT、GPT2、BART和T5。教程不仅讲解基本架构的实现，还包括预训练和微调示例，并提供小型PyTorch库以便额外使用。项目依赖HuggingFace的tokenizers库进行子词标记，适用于不同规模数据集的训练需求，还涵盖了多工作节点的分布式训练示例，非常适合希望深入了解Transformer模型原理和应用的学习者。

llm-finetuning - Modal和axolotl驱动的大语言模型高效微调框架

DeepSpeedGithubLLM微调LoRAModalaxolotl开源项目

这个开源项目整合了Modal和axolotl,为大语言模型微调提供了一个高效框架。它采用Deepspeed ZeRO、LoRA适配器和Flash Attention等先进技术,实现了高性能的模型训练。该框架支持云端部署,简化了资源管理流程,并可灵活适配不同模型和数据集。项目还提供了全面的配置说明和使用指南,方便开发者快速上手和定制化应用。

llm-course - 大型语言模型的基础知识、科学研究与工程实践

GithubLLM课程Python大型语言模型开源项目机器学习神经网络

LLM-course涵盖数学基础、Python 编程和神经网络等基本知识，然后深入探索使用最新技术构建优秀大型语言模型的科学研究，及开发和部署基于LLM的应用程序的工程实践。课程结合理论与实践，提供互动辅助工具和丰富笔记本，有助于全面理解大型语言模型。还包括量化优化、模型融合和解码策略等高级主题。

llm_interview_note - 大模型面试知识与实用资源汇总

GithubLLMTransformer分布式训练大语言模型开源项目微调

本仓库汇集了大语言模型（LLMs）的面试知识和实用资源，适合准备大模型面试的求职者。内容涵盖大模型基础、架构、训练数据、分布式训练、推理优化、强化学习、RAG技术、模型评估及应用案例。提供详细的知识点解析和操作指南，并附有项目示例和在线体验链接。定期更新，确保内容时效性和实用性。欢迎访问在线阅读页面，关注微信公众号获取更多相关信息。

build-nanogpt - 从零构建GPT-2模型的开源教学项目

GPT-2GithubnanoGPT开源项目机器学习深度学习语言模型

build-nanogpt是一个开源教学项目，演示如何从零构建GPT-2模型。通过详细的Git提交记录和YouTube视频讲解，项目展示了124M参数GPT-2模型的完整构建过程。用户可在约1小时内重现模型，并可扩展至GPT-3规模。项目还提供模型训练示例、FAQ和勘误表，是深入理解大型语言模型原理的实用资源。该项目适合对大型语言模型感兴趣的开发者和研究人员，不仅提供了代码实现，还包含详细的解释和实践指导，有助于深入理解现代自然语言处理技术。

large_language_model_training_playbook - 大规模语言模型训练指南与实用技巧

GithubLLM Training Playbook大语言模型开源项目张量精度模型并行策略模型架构

此页面提供了大规模语言模型训练的实用指南和资源，涉及模型架构选择、并行策略、模型规模、张量精度、训练超参数设定、最大化吞吐量、稳定性问题、数据处理以及软件和硬件故障调试等主题。这些开放的技巧和工具可以帮助更高效地训练大规模语言模型，并提升其性能和稳定性。

LLamaTuner - 大语言模型微调工具，支持几乎所有GPU

GithubLLamaTunerSupervised fine-tuning dataset大语言模型开源项目数据预处理模型训练

LLamaTuner是一款高效、灵活且功能全面的大语言模型微调工具。支持在几乎所有GPU上进行大语言模型的预训练和微调，包括单个8GB GPU上微调7B LLM和超过70B模型的多节点微调。自动调度高性能算子如FlashAttention和Triton内核，兼容DeepSpeed以提升训练吞吐量。支持多种LLM和VLM，以及QLoRA和LoRA等多种训练算法，提供连续预训练、指令微调和代理微调等功能，还能与大型模型进行对话。

llm - 大型语言模型CLI工具，支持本地和远程模型

GithubLLMPython库命令行工具开源项目插件模型

一款CLI工具和Python库，用于与大型语言模型交互，支持远程API和本地安装模型。可从命令行运行提示、将结果存储在SQLite中、生成嵌入等。通过插件目录，可访问更多模型。

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