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hands-on-llms

学习构建和部署实时金融顾问系统的完整教程

本教程全面介绍如何通过三阶段流水线设计来训练、部署和推理一个实时金融顾问系统。课程包括加载金融Q&A数据集、微调开源LLM以及构建实时特征管道和推理管道,并介绍如何使用Alpaca、Qdrant、Comet ML和Beam等外部服务进行集成。通过视频讲解、文章和模块化代码,逐步掌握流程,即使硬件不足,也可在Beam的无服务器基础设施上进行训练和推理。

LLMWare - 为金融、法律及合规行业提供专用AI解决方案
AI工具LLMWare合规性私有云金融行业
LLMWare提供适用于金融、法律和合规行业的AI解决方案,涵盖从专用语言模型到RAG框架的端到端服务,支持多种向量数据库,实现私有云中的高效数据管理。
llm-examples - Streamlit构建LLM应用的入门示例集
ChatbotGitHub CodespacesGithubLLMOpenAI APIStreamlit开源项目
项目提供基于Streamlit构建LLM应用的入门示例,包括聊天机器人、文件问答和网络搜索对话等最小可行性样例。展示了OpenAI API集成和LangChain工具使用,帮助开发者快速熟悉LLM应用开发流程。代码开源,支持GitHub Codespaces快速启动,并提供详细的OpenAI API密钥设置指南,便于本地运行和部署。
machine-learning-for-the-web - 交互式机器学习在Web应用中的实践教程
GithubRunwayMLTensorFlow.jsml5.js开源项目机器学习神经网络
项目为Web开发者和创意工作者提供了机器学习在浏览器环境中的应用指南。内容覆盖预训练模型运行、自定义数据模型创建等全流程,聚焦机器学习在创意项目中的实际应用。涉及图像/声音分类、人脸/姿势识别、多媒体生成等主题,运用迁移学习、卷积神经网络等技术。通过实践,参与者可掌握常见机器学习模型的工作原理、训练方法及其在创意领域的应用潜力。
LLMApi - 快速部署AI微服务的无代码LLM API平台
AI工具AI微服务APICSV文件LLM机器学习
LLMApi是一个无代码平台,专门用于快速将大语言模型(LLM)创意转化为生产级API。该平台支持在5分钟内部署AI微服务,显著提升机器学习团队的数据产品交付效率。LLMApi能将CSV文件直接转换为LLM API,简化AI功能的实现和部署过程。这个平台优化AI开发流程,加速创意到产品的转化,无需编码即可完成。
machine-learning-for-trading - 深入解析机器学习在交易策略中的应用,从数据采集到模型实施
Github交易策略开源项目机器学习深度学习算法交易金融数据
《Machine Learning for Trading》第二版系统探索了机器学习在创建、回测及评估交易策略中的作用,涵盖线性回归至深度强化学习等技术,并且重点介绍了金融数据处理和生成对抗网络的使用。全书800页,包含150个实际案例,适合交易和机器学习领域的读者。
llm-numbers - LLM开发者必知的关键数据和实用见解
AIGPUGithubLLMOpenAIRay开源项目
该项目汇集了LLM开发中的重要数据和见解,包括提示工程、模型训练和GPU内存管理等方面。内容涵盖成本比率、训练费用和GPU内存要求,为开发者提供决策参考和资源优化指导。这些信息有助于快速评估和理解LLM开发的关键因素,是大语言模型开发者的实用参考资料。
what-llm-to-use - 主流开源与商业LLM模型的选择标准、特点及应用场景的详细介绍
DevAIGithubLLM商业模型开源模型开源项目编程
DevAI领域发展迅速,开发者需选择适合的LLM模型。本文详细介绍主流开源与商业LLM模型的选择标准、特点及应用场景,包含从本地环境到托管服务的部署指南,提供全面对比与建议,帮助开发者提升开发效率。欢迎贡献意见以完善此LLM索引。
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。
applied-ml - 精选数据科学与机器学习应用案例研究和博客
Github开源项目推荐系统数据工程数据质量机器学习特征存储
通过精选的论文、文章和博客,学习企业如何实施数据科学与机器学习项目。了解不同公司对问题的定义、所采用的机器学习技术、背后的科学原理,以及所取得的商业成果,以便更好地评估投资回报。同时还包括最新的机器学习研究进展和实用指南。
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。
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Suno AI是一个革命性的AI音乐创作平台,能在短短30秒内帮助用户创作出一首完整的歌曲。无论是寻找创作灵感还是需要快速制作音乐,Suno AI都是音乐爱好者和专业人士的理想选择。

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有言平台提供一站式AIGC视频创作解决方案,通过智能技术简化视频制作流程。无论是企业宣传还是个人分享,有言都能帮助用户快速、轻松地制作出专业级别的视频内容。

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AIWritePaper论文写作是一站式AI论文写作辅助工具,简化了选题、文献检索至论文撰写的整个过程。通过简单设定,平台可快速生成高质量论文大纲和全文,配合图表、参考文献等一应俱全,同时提供开题报告和答辩PPT等增值服务,保障数据安全,有效提升写作效率和论文质量。

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