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LangChain-Chinese-Getting-Started-Guide

LangChain中文入门教程

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。

langchain-benchmarks - LLM任务基准测试工具
GithubLLM任务LangChain BenchmarksLangSmith基准测试工具使用开源项目
提供多种LLM任务基准测试工具,涵盖数据集收集、任务评估等全流程。依赖LangSmith平台,附有详细文档和实例,鼓励用户优化和测试解决方案。
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。
gpt4-pdf-chatbot-langchain - 利用GPT-4和LangChain技术为PDF文件开发ChatGPT聊天机器人
GPT-4GithubLangChainOpenAIPDF文件Pinecone开源项目
该项目引入GPT-4 API和LangChain框架,旨在为大型PDF文件创建ChatGPT聊天机器人。技术栈包括Pinecone、TypeScript、OpenAI和Next.js,LangChain则简化了AI/LLM应用开发。关于开发流程的视频教程和视觉指南可为用户提供详尽指导。
LLMs-cookbook - LLMs实践指南 从API应用到模型微调
APIGPT-3.5GithubLLMscookbook开源项目微调
LLMs-cookbook项目提供大型语言模型的实用示例和指南。项目更新了支持多轮对话的GPT-3.5 API WebUI,并包含GPT-3.5 API微调实战教程。内容涵盖从基础API调用到高级模型微调,为开发者提供全面的LLM技术学习资源。
gpt2_chinese - 使用15G中文语料和31亿tokens完成GPT2训练教程
GithubHuggingfacegpt2transformerszero_nlp中文开源项目模型训练
该项目使用15G中文语料和31亿个tokens,在单张3090显卡上运行60多小时,成功训练出中文版本的GPT2模型。项目提供教程指导如何使用transformers库实现中文文本生成。
langchainrb - 通过Ruby开发LLM驱动的智能应用
GithubLLMLangchain.rbRuby向量搜索开源项目聊天机器人
Langchain.rb使用Ruby构建LLM驱动的应用程序,支持深度Rails集成。提供统一接口,兼容多种LLM提供商如OpenAI、GooglePalm、Cohere等,以及向量搜索数据库如Chroma、Pinecone和Weaviate。功能涵盖提示管理、输出解析、RAG系统构建等,并提供付费咨询服务,了解更多请联系开发者。
langcorn - LangChain模型部署与管理服务
API服务器FastAPIGithubLangChainLangCorn开源项目模型部署
LangCorn利用FastAPI实现高效的LangChain模型和管道部署与管理。主要功能包括便捷的身份验证、高性能请求处理、可扩展的语言处理及异步处理支持。通过pip安装并使用详尽的RESTful API文档,用户可以快速启动。适合高效、可靠的语言处理应用。
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。
learning-llms-and-genai-for-dev-sec-ops - 开发、运维、安全角度的LLM和GenAi学习指南
GenAiGithubLLMsLangchainPython开发运维安全开源项目
该仓库提供了一系列关于LLM和GenAi的课程,覆盖开发、运维和安全领域。课程基于Langchain框架,示范了如调用OpenAI、使用向量数据库和缓存策略等实例。还包括OWASP十大威胁、提示注入检测和缓解等安全问题。适合具备Python基础的开发者,通过这些课程可以全面掌握LLM和GenAi的实际应用。
SmallLanguageModel-project - 自主构建完整的语言模型,从数据采集到训练一步到位
GithubPythonSmallLanguageModel依赖安装开源项目数据处理模型训练
该项目提供全面的构建语言模型指南,包括数据收集、预处理及模型训练。项目涵盖从数据采集到训练多种模型(如BERT、GPT、Seq-2-Seq)的全部必要工具和步骤。适用于Python 3.8及以上版本,通过详细的教程和文档帮助开发者高效实现模型训练与应用。
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