Play-with-LLMs

一系列关于大型语言模型的训练、评估和应用的详细指南

LLM应用大型语言模型 Mistral-8x7b-Instruct 中文实现模型微调 Github 开源项目

Play-with-LLMs提供一系列关于大型语言模型的训练、评估和应用的详细指南，涉及RAG、Agent、Chain等多种结构，包括多个实用案例和应用代码。项目旨在帮助开发者迅速掌握并深入理解大型语言模型。

文档

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。

Mistral-7B-Instruct-v0.3-AWQ - Mistral模型AWQ量化版支持高级函数调用和三代分词

AWQ量化GithubHuggingfaceMistral-7B-Instruct-v0.3大语言模型开源项目模型模型量化自然语言处理

作为Mistral-7B-Instruct-v0.3的AWQ量化版本，该模型采用4比特压缩技术，在提供快速推理性能的同时保持了原有精度。通过扩展词汇表和引入第三代分词技术，增强了模型的理解能力。目前已集成到主流AI框架平台，可在搭载NVIDIA显卡的Linux或Windows系统上运行。

llm-resource - 大模型资源汇总及实用技术详解

ChatGPTGPT-2GithubLLMMOETransformer开源项目

quick-start-guide-to-llms - 大型语言模型指南

GitHubGithubJupyter笔记本OpenAIQuick Start Guide to Large Language ModelsTransformer模型开源项目

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。

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。

Mistral-Small-Instruct-2409-bnb-4bit - 优化模型效率，降低内存消耗，实现免费微调

GithubHuggingfaceMistralUnsloth开源项目性能提升模型模型微调记忆节省

Mistral-Small-Instruct-2409利用Unsloth技术实现了快速微调，与传统方法相比，显著降低约70%的内存使用，提高2到5倍的效率。该项目提供易于上手的Google Colab免费笔记本，支持多种导出格式包括GGUF和vLLM，同时提供详尽的安装和使用指南。Mistral-Small-Instruct-2409还支持函数调用和简易命令行交互，适合需高效生产推理的用户。

LLMsNineStoryDemonTower - 大语言模型全面学习路径从入门到实战进阶

ChatGLM3GithubLLMs开源模型开源项目微调自然语言处理

LLMsNineStoryDemonTower项目提供全面的大语言模型学习资源，涵盖NLP基础到高级应用的九个层次。内容包括ChatGLM、Baichuan、Llama2等主流模型实践，以及模型微调、推理加速和多模态应用等进阶主题。该项目为学习者构建了从理论到实践的完整大语言模型学习路径。

mistral.rs - 支持多种设备、模型量化的大型语言模型(LLM)推理平台，配备与Open-AI API兼容的HTTP服务器和Python绑定

GithubHTTP服务器LLM推理Python APImistral.rs开源项目模型量化

mistral.rs是一款支持多种设备、模型量化的大型语言模型(LLM)推理平台，配备与Open-AI API兼容的HTTP服务器和Python绑定，提供快速、精确的模型推理服务。平台支持文本和视觉模型，如AnyMoE、Llama等，采用LoRA技术和动态适配器，提高推理效率。用户可通过API在多种加速器上部署模型，实现快速计算和灵活应用。

SmolLM-1.7B-Instruct - SmolLM-1.7B-Instruct 模型的技术特性与应用场景分析

GithubHuggingfaceSmolLM开源项目微调性能优化数据集模型语言模型

SmolLM-1.7B-Instruct 是一款包含135M、360M和1.7B参数的小型语言模型，通过高质量数据集微调而成。v0.2版本在主题保持和回答提示方面表现优越。支持多种应用方式，包括本地和浏览器演示。但需注意，该模型可能并非完全精准，建议作为辅助工具应用于常识问答、创造性写作和基础编程等场景。

llm-toys - 微调小型语言模型实现多任务处理

Githubllm-toys任务微调低资源模型对话摘要开源项目语气变化

llm-toys 项目提供适用于释义、语气转换、对话总结和主题生成等任务的小型量化3B和7B语言模型。这些经过微调的模型能在普通消费级硬件上高效运行，并通过简单的安装步骤提升文本处理和生成能力。

相关项目

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豆包MarsCode

豆包 MarsCode 是一款革命性的编程助手，通过AI技术提供代码补全、单测生成、代码解释和智能问答等功能，支持100+编程语言，与主流编辑器无缝集成，显著提升开发效率和代码质量。

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