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大规模语言模型与多模态模型的训练方法

Large Language Models VLM HuggingFace BLOOM-176B Contextual.AI Github 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。

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。

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。

Prompt-Engineering-Guide - 优化和提升大语言模型应用的最新技术与资源

AI研究GithubLLMsPrompt Engineering开源项目算法优化问答系统

本指南详细介绍如何通过提示工程优化和提升大语言模型（LLMs）的应用，包括基础知识和高级技术，涵盖最新的研究论文、学习指南、讲座、参考资料及工具。适合开发者和研究人员理解与应用LLMs，支持13种语言，提供线上课程及多种服务。

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。

Use-LLMs-in-Colab - 如何在Colab中集成及优化各类大语言模型的指南

AutoGPTChatGenTitleGithubLLMLangChainMiniGPT-4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。

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。

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。

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。

Local-LLM-User-Guideline - 本地大语言模型深度解析理论与实践全方位探讨

GithubLLM开源模型开源项目本地部署自定义隐私保护

本项目提供Local-LLM全面指南，深入剖析大语言模型背景、开源LLM利弊、在线与本地LLM对比及应用场景。详述LLM运作机制、应用差异和在线使用挑战。指南助力用户选择合适LLM方案，尤其适合本地部署LLM的开发者和研究人员参考。

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。

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