self-llm:《开源大模型食用指南》更适合中国宝宝的部署教程
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self-llm:《开源大模型食用指南》更适合中国宝宝的部署教程
今天介绍一个由datawhale
开源的大模型部署教程self-llm
本项目是一个围绕开源大模型、针对国内初学者、基于 AutoDL 平台的中国宝宝专属大模型教程,针对各类开源大模型提供包括环境配置、本地部署、高效微调等技能在内的全流程指导,简化开源大模型的部署、使用和应用流程,让更多的普通学生、研究者更好地使用开源大模型,帮助开源、自由的大模型更快融入到普通学习者的生活中。
本项目的主要内容包括:
基于 AutoDL 平台(可扩展,例如阿里云)的开源 LLM 环境配置指南,针对不同模型要求提供不同的详细环境配置步骤;
针对国内外主流开源 LLM 的部署使用教程,包括 LLaMA、ChatGLM、InternLM 等;
开源 LLM 的部署应用指导,包括命令行调用、在线 Demo 部署、LangChain 框架集成等;
开源 LLM 的全量微调、高效微调方法,包括分布式全量微调、LoRA、ptuning 等。
本项目适合以下学习者:
想要使用或体验 LLM,但无条件获得或使用相关 API;
希望长期、低成本、大量应用 LLM;
对开源 LLM 感兴趣,想要亲自上手开源 LLM;
NLP 在学,希望进一步学习 LLM;
希望结合开源 LLM,打造领域特色的私域 LLM;
以及最广大、最普通的学生群体。
里面包含了当前主流的大模型部署方案,可以帮助初学者更加快速的入门大模型应用部署。如果有感兴趣的小伙伴可以去实践一下顺便点个免费的star哦~✨
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