Use-LLMs-in-Colab

如何在Colab中集成及优化各类大语言模型的指南

LLM AutoGPT ChatGenTitle MiniGPT-4 LangChain Github 开源项目

本指南详细介绍如何在Google Colab上使用和集成多种大语言模型(LLMs)，如AutoGPT、ChatGenTitle、GroundedSAM、MiniGPT-4、LangChain等流行模型。提供了丰富的链接和实际案例，帮助研究人员和开发者优化、部署和评估这些模型，提高使用效率。

Github

介绍相关项目

ml-engineering - 大规模语言模型与多模态模型的训练方法

BLOOM-176BContextual.AIGithubHuggingFaceLarge Language ModelsVLM开源项目

本指南系统介绍了方法、工具和逐步操作说明，帮助工程师成功训练大规模语言模型（LLM）和多模态模型（VLM）。内容涵盖丰富的脚本和命令，适合LLM/VLM训练工程师和操作员使用。基于作者在开源BLOOM-176B和IDEFICS-80B模型训练中的经验，提供有效解决方案，并持续更新，服务于ML社区。

text-generation-webui-colab - Colab平台上GPT模型的快速部署指南

ColabGPTQGithubHuggingfaceLLaMAVicuna开源项目

本页面介绍如何在Colab平台上便捷部署多种GPT模型，包括vicuna、alpaca、llama等。用户可通过一键启动这些模型，适用于文本生成等应用。页面详细描述了每个模型的特性和使用方法，并提供对应的Colab链接，帮助用户高效进行实验和开发。

LLM-FineTuning-Large-Language-Models - LLM微调实践与技术应用指南

Fine-tuningGithubLLMPEFTQLoRA开源项目量化

本项目介绍了如何使用ORPO、QLoRA、GPTQ等技术对大型语言模型（LLM）进行微调，包含具体实例和代码片段。项目还提供与这些技术相关的YouTube视频链接，提供全面的学习资料。此外，项目还包含各类实用工具和技术说明，帮助用户更好地理解和应用这些前沿技术。适合有一定编程基础的研究人员和开发者参考。

llm-resource - 大模型资源汇总及实用技术详解

ChatGPTGPT-2GithubLLMMOETransformer开源项目

LLM-PowerHouse-A-Curated-Guide-for-Large-Language-Models-with-Custom-Training-and-Inferencing - 大型语言模型的定制训练和推理指南

GithubLLM PowerHousePython开源项目机器学习深度学习自然语言处理

LLM-PowerHouse项目为开发人员、研究人员和爱好者提供一站式指南，通过定制化训练和推理优化大型语言模型（LLMs）。包括基础知识、先进技术、模型压缩、优化策略和实例代码，适用于高效智能的自然语言理解应用。

self-llm - 开源大模型部署与应用指南

AutoDLGithub开源大模型开源项目微调方法环境配置部署使用

探索开源大模型如LLaMA、ChatGLM的全流程部署与微调指南，涵盖环境配置至应用实践，专为国内初学者设计，通过AutoDL平台简化操作流程，助力大模型技术的普及和应用。

llms - 大型语言模型的原理与实践应用全面解析

BERTGPTGithubTransformer开源项目自然语言处理语言模型

本项目全面介绍大型语言模型(LLMs)的基本概念、应用场景和技术演进。内容涵盖统计语言模型、神经网络语言模型,以及基于Transformer的预训练模型如GPT和BERT等。系统讲解LLMs核心原理,并探讨模型评估、文本生成和提示工程等实用技术。同时展示LLMs在计算机视觉等领域的创新应用,通过理论与实践结合,为读者提供深入了解LLMs技术的全面指南。

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。

quick-start-guide-to-llms - 大型语言模型指南

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GitHub仓库《Large Language Models快速入门指南》包含丰富的代码段和笔记本，展示了Transformer模型的多种应用，包括语义搜索、提示工程、文本分类、推荐引擎和视觉问答等。克隆仓库并打开Jupyter Notebook，即可深入学习这些技术。仓库不断更新，旨在为读者提供详细的教程和示例，帮助高效使用大型语言模型。

ReplitLM - ReplitLM模型使用、训练与微调指南

ComposerGithubHugging FaceLLM FoundryReplitLMreplit-code-v1-3b开源项目

ReplitLM模型使用指南和配置文件，涵盖模型下载、Hugging Face Transformers集成、训练与微调及指令调优。内容不断更新，提供GPU支持的在线演示和LLM Foundry优化的训练方法。包括详细的安装步骤、数据集转换方法及运行配置示例，帮助用户快速掌握并实现自定义模型训练。

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