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机器学习入门与语言模型学习指南

Elicit 机器学习语言模型生产部署深度学习 Github 开源项目

这个指南旨在帮助员工掌握机器学习，尤其是语言模型的知识。内容涵盖从基础到高级，通过推荐阅读的论文和资源，了解生产部署与长期扩展的重要技术和方法。

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介绍相关项目

Machine-Learning-Guide - 全面的机器学习指南，从基础到前沿应用

Github人工智能开源项目机器学习深度学习自然语言处理计算机视觉

这份机器学习指南涵盖了从基础概念到前沿技术的各个方面，包括丰富的学习资源、主流框架工具介绍和热门应用领域。指南详细讲解了算法、深度学习、强化学习等核心主题，还提供了CUDA、MATLAB等相关技术的开发指南。涉及计算机视觉、自然语言处理等热门领域，并深入介绍PyTorch、TensorFlow等主流机器学习框架和工具，旨在提高机器学习开发效率。

machine-learning-curriculum - 了解机器学习及其工具，全面提升技能指南

Artificial IntelligenceDeep LearningGithubMachine LearningReinforcement LearningTensorFlow开源项目

machine-learning - 机器学习入门,掌握Python与数据分析

GithubMachine LearningPython开源项目数据分析深度学习统计

这个开源项目旨在帮助自学者系统地学习机器学习。内容涵盖Python基础、数据分析、数据可视化、数学和统计，以及机器学习和深度学习的多个在线课程和教程。通过推荐的YouTube视频、Coursera课程和开源项目，提供从基础到高级的学习资源，帮助学习者提升编程与数据分析能力，并逐步进入机器学习和深度学习的领域。

Machine-Learning-Notes - 机器学习从入门到精通的全面笔记

Github人工智能学习开源项目机器学习笔记计算机科学

Machine-Learning-Notes 是一个机器学习领域的学习资源库，提供从基础到高级的笔记。项目涵盖算法、模型和实践应用，适合不同水平的学习者。资料全面且定期更新，采用循序渐进的学习方法，有助于系统掌握机器学习知识。其独特的结构化组织使学习者能够轻松找到所需资源，从而更有效地提升技能。

OpenML-Guide - 开源AI知识和资源的全方位指南

AIGithubOpenML Guide开源开源项目机器学习深度学习

Open DeepLearning为AI学习者提供免费、高质量的课程、书籍、教程和研究论文，涵盖从基础到高级的概念，助力掌握最新的AI技术。无论是初学者还是专家，该开源项目旨在通过明确的学习路径简化学习过程。用户还可以通过GitHub、Discord和Twitter参与社区互动，贡献内容、改进资源和提出建议，提升学习效果。

start-machine-learning - 入门机器学习与人工智能的免费课程

AI新手教程GithubLouis Bouchard人工智能免费在线课程开源项目机器学习

2024年为希望深入机器学习和人工智能的初学者提供全面指导。即使没有编程、数学或机器学习背景，通过阅读文章、观看视频、参与免费在线课程和不断实践，也可逐步提升专业水平。指南中还涵盖了最新动态和先进技术更新。持续学习和实践，是达成专业精通的必经之路。

machine-learning-roadmap - 机器学习核心概念与工具指南

GithubMachine Learning开源项目机器学习工具机器学习数学机器学习资源机器学习过程

提供涵盖机器学习问题、流程、工具、数学基础和资源的完整路线图，帮助学习者全面掌握机器学习的核心内容。包含从问题定义到解决方案实施的详细步骤，并推荐相关学习资源，适合机器学习初学者和进阶者。

Machine-Learning-Tutorials - 机器学习与深度学习教程资源

Github人工智能开源项目数据科学机器学习深度学习统计学

机器学习教程仓库包含机器学习与深度学习的主题分类教程、文章和其他资源，专为数据科学、自然语言处理和机器学习领域的初学者和专家设计。资源涵盖从入门介绍、面试资源到专家视频教程，以及涵盖线性回归、决策树等常用算法的详细讲解及实际案例展示。此外，项目还深入探讨了人工智能、图形处理学习和各种重要的机器学习概念。

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。

ml-engineering - 大规模语言模型与多模态模型的训练方法

BLOOM-176BContextual.AIGithubHuggingFaceLarge Language ModelsVLM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。

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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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