langchain-js-tutorial

介绍了如何使用Langchain框架与工具库构建定制化的数据驱动的大型语言模型应用的教程

LangChain typescript教程 javascript开发者大型语言模型自定义数据应用 Github 开源项目

该教程详细介绍了如何使用Langchain框架与工具库构建定制化的数据驱动的大型语言模型应用，为开发个性化聊天机器人和自然语言响应助手提供了便捷方案。涵盖快速安装指南、环境变量配置和示例运行方式，特别适合Typescript和Javascript开发者。

Llama3-Tutorial - Llama 3模型实践教程从部署到微调评测

GithubLlama 3大模型开源项目微调评测部署

Llama 3教程项目提供了从本地部署到高效部署和能力评测的全面指导。包含六个课程，涵盖XTuner个性化助手训练、LLaVA图像理解、LMDeploy高效部署和OpenCompass模型评估等核心内容。该教程为开发者提供了实践Llama 3大语言模型的完整流程和关键技能培训。

LLMBook-zh.github.io - 大语言模型技术的发展与前景

ChatGPTGithubOpenAI人工智能大语言模型开源项目预训练语言模型

本书全面介绍了大语言模型技术，包括基础原理、关键技术和应用前景。通过深入研究，大模型的发展历程得到探索，其中包含OpenAI的GPT系列模型和训练细节。本书适合具有深度学习基础的高年级本科生和低年级研究生，为科研人员提供指导，推动人工智能技术的进步。

agent-tutorial - 实践驱动的智能Agent开发教程

AgentDatawhaleGithubModelScope Agent开源项目教程智能助手

这是一份由Datawhale团队编写的Agent开发教程，重点通过实践引导学习。教程介绍了ModelScope Agent的使用方法，探讨了Agent的创作思路和应用前景。内容涵盖Agent原理、环境配置和日程规划小助手实践，适合有意学习和开发Agent应用的读者。

llm_training_handbook - 大规模语言模型训练手册

GithubLLMThe Large Language Model Training Handbooktensor精度吞吐量最大化开源项目模型并行

该手册为语言模型训练工程师和操作员提供了多种方法和实用脚本，涵盖模型并行性、最大化吞吐量、张量精度和数据类型、训练超参数和模型初始化、不稳定性排查、以及软件和硬件故障调试等方面。适合需要深入技术细节的用户。若需要概述性和概念性内容，请参考姊妹项目The Large Language Model Training Playbook。

llm-books - LLM应用开发实战与最新技术更新

AI应用开发GithubLLMLangChainRAG专题国内模型厂商开源项目

该项目专注于大语言模型和人工智能应用开发，涵盖LangChain和LlamaIndex等技术。用户可通过本地阅读和构建GitBook镜像学习实战项目，内容包括LLM应用评估、RAG专题和国内模型厂商API解读，并开放交流群供学习者交流与协作。

NLP-Tutorials - 从搜索引擎到预训练模型的全面教程

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NLP教程全面介绍多种自然语言处理模型，涉及搜索引擎技术、词汇及句子理解，并深入探讨seq2seq、Transformer、BERT和GPT等先进模型，包括实用的代码示例和理论分析。

sglang - 大语言模型和视觉语言模型高效服务框架

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SGLang是一款为大语言模型和视觉语言模型设计的服务框架。该框架通过协同优化后端运行时和前端语言，提高了模型交互的速度和可控性。其后端运行时采用前缀缓存、约束解码和连续批处理等技术提升效率。前端语言支持链式生成调用、高级提示、控制流和多模态等功能，增强了灵活性。SGLang适用于各类LLM应用的快速开发和部署。

llm-course - 大型语言模型的基础知识、科学研究与工程实践

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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-python - 完整的LLM开发资料与代码示例

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本项目提供完整的LLM开发资料与代码示例，涵盖llamaindex、LangChain、Chroma和Pinecone等接口。通过YouTube上的LangChain教程，该项目可帮助开发者在约8小时内掌握核心概念，并获得每节课程对应的代码。适合希望从零开始自定义学习路径的开发者。项目已集成最新版本的LlamaIndex（0.6.31）和LangChain（0.0.209），确保与最新库的兼容性。

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