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

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。

Llama-2-Open-Source-LLM-CPU-Inference - 在CPU上运行量化开源LLM的实用指南

C TransformersCPU推理GGMLGithubLangChainLlama-2开源项目

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。

mlc-llm - 通用大语言模型高性能部署引擎

AI模型优化GithubMLC LLMMLCEngine开源项目机器学习编译器高性能部署

MLC LLM是一款用于大语言模型的高性能部署引擎，支持用户在各种平台上开发、优化和部署AI模型。核心组件MLCEngine通过REST服务器、Python、JavaScript、iOS和Android等接口提供OpenAI兼容的API，支持AMD、NVIDIA、Apple和Intel等多种硬件平台。项目持续优化编译器和引擎，与社区共同发展。

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

GithubTorch4kerasbert4torchbuild_MiniLLM_from_scratch开源项目指令微调预训练

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。

Prompt-Engineering-Guide-zh-CN - LLMs提示工程指南

GithubLLMs开发者指南开源项目提示工程提示技术语言模型

本指南涵盖系统化的提示工程方法，帮助研究人员和开发人员优化与大型语言模型（LLMs）的互动。内容包括基础与高级提示、应用实例、最新研究论文、实用工具和数据集，同时提供相关讲座和课程资源。学习提示工程能提升LLMs在问答和算术推理等复杂任务中的性能，充分发挥模型潜力。

llama-2-7b-chat-bnb-4bit - 开源LLM模型训练加速工具实现2至5倍速提升并节省70%内存

GithubHuggingfaceLlama-2Unsloth人工智能大语言模型开源项目模型模型微调

该开源项目致力于优化大语言模型的训练过程，通过创新技术为Mistral、Gemma、Llama 2等主流模型提供训练加速解决方案。基于Colab平台的多个训练笔记本支持对话及文本补全功能，可实现2-5倍的训练速度提升，并将内存占用降低70%。项目支持GGUF格式导出及vLLM、Hugging Face平台部署，为计算资源受限的AI开发团队提供了高效的模型训练方案。

shared_colab_notebooks - 提供共享和存储Google Colab笔记本的项目，涵盖多种领域包括NLP、计算机视觉和GANs

GANGithubGoogle ColaboratoryNLP开源项目教程机器视觉

该项目旨在分享和存储各种Google Colab笔记本，包含了丰富的自然语言处理、计算机视觉和GANs领域的示例和教程。笔记本资源由作者创建或修改，适用于开发者和研究人员。用户可以找到Transformers细调、OCR自定义、3D照片修复和流媒体应用创建等实际案例，快速获取并分享高质量的Colab笔记本资源，加速科研与开发进程。

OpenGPTAndBeyond - 开源类ChatGPT模型的实现与发展概述

ChatGPTGPT-3GithubLLaMA大语言模型开源开源项目

自LLaMA权重泄露和斯坦福小羊驼取得显著成果以来，开源社区对开发ChatGPT级别的大语言模型充满希望。页面详细记录了从复刻到超越的整个过程，包括基础模型、领域模型、训练、推理、多语言支持、多模态技术等各方面的进展。此外，还提供了丰富的开发和实施指导，从数据准备到低成本推理，并介绍了多个著名开源模型如LLaMA、BLOOM、GPT-J等。它是研究者和开发者理解和推进大语言模型开源发展的全面资源。

LangChain-Chinese-Getting-Started-Guide - LangChain中文入门教程

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LangChain中文入门教程提供详细指南助开发者有效利用多种Language Models。它适时更新，涵盖丰富实战案例，展示如何集成OpenAI、Hugging Face等模型。教程还详述如何自定义API请求，以满足不同开发需求。

machine-learning-list - 机器学习入门与语言模型学习指南

ElicitGithub开源项目机器学习深度学习生产部署语言模型

这个指南旨在帮助员工掌握机器学习，尤其是语言模型的知识。内容涵盖从基础到高级，通过推荐阅读的论文和资源，了解生产部署与长期扩展的重要技术和方法。

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