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动手构建大语言模型的完整教程

本教程提供系统化的学习路径,涵盖基础理论、实际编码、数据处理、注意力机制、预训练和微调,帮助开发者掌握ChatGPT等大型语言模型的核心技术,适合具备一定编程基础的技术人员。

ipex-llm-tutorial - 英特尔XPU上的低位大语言模型库教程
GithubIPEX-LLMIntelLLM应用开发开源项目教程
IPEX-LLM教程提供了在英特尔XPU上使用低位大语言模型库的全面指导。内容覆盖从环境配置到高级应用开发,包括中文支持、GPU加速和模型微调等主题。本教程适合希望在英特尔硬件上开发和优化大语言模型应用的开发者,帮助他们深入了解IPEX-LLM的功能和实际应用。
Machine_Learning_and_Deep_Learning - 完整的机器学习和深度学习学习路径
GithubPython编程开源项目数据分析机器学习深度学习统计学
该项目提供了从Python基础到机器学习算法的全面学习路径,包含多个模块如数据分析、统计和机器学习。通过教程、代码示例和案例研究,帮助学习者掌握数据科学和AI的核心知识。这是一个开源项目,欢迎社区贡献。
llm-starter-pack - 云原生LLM快速部署和运行入门工具包
Cloud NativeDockerGithubKubernetesLLM开源项目
llm-starter-pack是一个云原生LLM入门工具包,简化了在Kubernetes环境中部署和运行大语言模型的过程。项目提供完整脚本和工具,用于创建kind集群、应用Kubernetes配置,并启动LLM聊天机器人演示。包含从启动到关闭的全流程操作指南,支持macOS、Linux和Windows系统。适合开发者快速上手云原生LLM部署。
Chinese-Llama-2 - 开源项目提升Llama-2模型中文处理能力
Chinese-Llama-2GithubLlama-2中文大模型开源项目自然语言处理
Chinese-Llama-2是一个开源项目,致力于增强Llama-2大语言模型的中文处理能力。项目采用LoRA微调、全参数指令微调和二次预训练等方法,并在中文指令数据集上训练Llama-2模型。提供了训练所需的数据集、教程和模型参数,旨在推动中文自然语言处理研究与应用。经过优化的模型在中文理解、生成和翻译等任务中表现出明显提升。
LLMPapers - 大型语言模型研究论文和资源汇总
ChatGPTGithub人工智能大语言模型开源项目机器学习自然语言处理
LLMPapers是一个汇集ChatGPT、GPT-3等大型语言模型相关论文和资源的开源项目。该项目涵盖评估、调查、上下文学习、指令微调、RLHF等多个研究方向,由多位专家学者维护。LLMPapers为研究人员提供大语言模型领域的最新进展和参考资料,是该领域重要的学术资源库。
mlcourse.ai - 综合性机器学习在线课程 理论实践并重
GithubOpenDataSciencemlcourse.ai开源项目数据分析机器学习课程算法
mlcourse.ai是OpenDataScience推出的开放式机器学习课程,涵盖数据分析到梯度提升等10个主题。课程通过理论讲解与实践作业相结合,帮助学习者掌握机器学习技能。提供多语言学习资源,包括文章、视频和编程作业,支持自定进度学习。另有付费作业包供选择,进一步提升学习效果。
pytorch-llama - 基于PyTorch的LLaMA 2模型实现
GithubLLaMA 2PyTorch人工智能开源项目深度学习自然语言处理
pytorch-llama项目提供了LLaMA 2模型的PyTorch实现。该项目展示了使用PyTorch框架构建大型语言模型的过程,为开发者提供了理解和定制LLaMA 2的学习资源。通过这个项目,研究人员和工程师可以深入了解LLaMA 2的工作原理,并在此基础上进行进一步的实验和创新。
ChatGLM-Tuning - ChatGLM-6B和LoRA结合的经济型语言模型微调方案
AI模型ChatGLM-6BGithubLoRA开源项目微调深度学习
ChatGLM-Tuning项目是一个基于ChatGLM-6B和LoRA技术的语言模型微调解决方案。该项目包含数据预处理、模型训练和推理功能,支持Alpaca数据集。它提供预训练LoRA模型,并计划引入中文数据和RLHF技术。这一方案适用于16GB以上显存的GPU环境,为开发者提供了一种经济高效的大型语言模型定制途径。
PyTorch_Tutorial - PyTorch深度学习实践教程
GithubPyTorch代码实践开源项目教程模型训练深度学习
PyTorch_Tutorial是一个综合性深度学习教程项目,专注于PyTorch框架的应用。教程涵盖基础到高级的模型训练技巧,提供计算机视觉、自然语言处理和大型语言模型等领域的实践案例。内容还包括ONNX和TensorRT等推理部署框架的使用指南,展示了从模型开发到部署的完整流程。项目定期更新,配有环境配置说明,适合深度学习研究者和实践者参考学习。
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