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动手构建大语言模型的完整教程

LLMs From Scratch Datawhale 大语言模型深度学习人工智能 Github 开源项目

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。

文档

awesome-llms-fine-tuning - 大语言模型微调资源指南，包括教程、工具与最佳实践

BERTGPTGithubLLMRoBERTafine-tuning开源项目

本页面汇总了微调大语言模型（如GPT、BERT、RoBERTa）的全面资源，适用于特定任务和领域的需求。包含教程、论文、工具、框架和最佳实践，为研究人员、数据科学家和机器学习从业者提供宝贵的指导，提升模型表现，优化工作流程。

langchain-tutorials - LangChain教程与项目实例集合

GithubLangChain人工智能开源项目教程机器学习自然语言处理

LangChain是一个用于构建LLM应用的框架。本项目提供全面的教程和示例，涵盖核心概念、使用案例和实际项目。内容包括文本摘要、问答系统、数据提取和聊天机器人等多个应用领域。通过丰富的代码示例和视频教程，开发者可以快速掌握LangChain，构建各类AI应用。

Deep-Learning-Experiments - 深度学习实验和课程指南，涵盖理论与实践

Deep LearningGithubLLMPyTorchSupervised LearningTransformer开源项目

本页面介绍2023版深度学习实验课程，包括理论与实践内容。涵盖监督学习、多层感知器、优化、正则化、卷积神经网络、变压器、自编码器、生成对抗网络和大型语言模型等主题，并提供开发环境、Python、Numpy、PyTorch及Gradio的实践指南。所有文档和代码示例在GitHub上提供，帮助学习者掌握深度学习技术。

Awesome-Chinese-LLM - 中文大语言模型开源项目与应用全览

Github中文LLM可商用多轮对话大语言模型开源项目

探索Awesome Chinese LLM——这是一个集中展示中文大语言模型的开源项目、应用和教程的平台。包括100+项经优化微调的资源，助力自然语言处理的学术与应用开发。

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

GithubLLM应用Mistral-8x7b-Instruct中文实现大型语言模型开源项目模型微调

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。

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。

zero-to-mastery-ml - 从零到精通的机器学习全面指南

GithubScikit-LearnTensorFlowZero to Mastery Machine Learning开源项目数据科学机器学习

本教程涵盖了机器学习从基础到高级的完整学习路径。内容包括代码示例、笔记本、图像和其他资料，均可通过Udemy和zerotomastery.io获取。课程内容包括六步机器学习建模框架、数据科学工具、结构化数据项目、神经网络及深度学习。最新的在线课程材料正在开发中，预计2024年发布更新。此外，还提供学生分享的学习笔记，丰富学习资源。

DeepLearningProject - 全面教程涵盖数据集创建与深度学习

GithubHarvard UniversityPyTorchPython开源项目机器学习深度学习

本教程详细介绍了从创建自定义数据集到应用传统和深度学习算法的完整机器学习管道。基于哈佛大学高级数据科学课程项目，内容更新为PyTorch版本，适合希望深入理解和实践机器学习的用户。

transformers-code - 对Transformers从入门到高效微调的全方位实战指南

GithubNLPTransformers分布式训练开源项目微调模型训练

课程提供丰富的实战代码和案例，从基础入门到高效微调以及低精度和分布式训练。涵盖命名实体识别、机器阅读理解和生成式对话机器人等NLP任务。帮助深入理解Transformers的核心组件和参数微调技术，包括模型优化和分布式训练。适合对Transformers应用和实践感兴趣的学习者。课程在B站和YouTube持续更新，紧跟技术前沿。

llm - LLM实验项目集合探索大型语言模型应用

API密钥GithubLLM实验OpenAIPinecone开源项目虚拟环境

该开源项目提供了一系列LLM实验。内容包括虚拟环境设置、必要包安装以及API集成指南。通过这些实验，开发者可以深入了解大型语言模型的应用，探索AI文本处理和向量数据库技术。项目注重实践，为AI领域学习者提供了有价值的资源。

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