前 言

《开源大模型食用指南》 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。

朋友们如果有需要全套 《开源大模型食用指南》,扫码获取~

👉CSDN大礼包🎁:全网最全《LLM大模型入门+进阶学习资源包》免费分享(安全链接,放心点击)👈

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 InternLM、Qwen、ChatGLM、DeepSeek 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。

图1.项目主页

开源初心

什么是大模型?

大模型(LLM)狭义上指基于深度学习算法进行训练的自然语言处理(NLP)模型,主要应用于自然语言理解和生成等领域,广义上还包括机器视觉(CV)大模型、多模态大模型和科学计算大模型等。

百模大战正值火热,开源LLM层出不穷。如今国内外已经涌现了众多优秀开源 LLM,国外如 LLaMA、Alpaca,国内如 ChatGLM、BaiChuan、InternLM(书生·浦语)等。开源 LLM 支持用户本地部署、私域微调,每一个人都可以在开源 LLM 的基础上打造专属于自己的独特大模型。

然而,当前普通学生和用户想要使用这些大模型,需要具备一定的技术能力,才能完成模型的部署和使用。对于层出不穷又各有特色的开源 LLM,想要快速掌握一个开源 LLM 的应用方法,是一项比较有挑战的任务。

本项目旨在首先基于核心贡献者的经验,实现国内外主流开源 LLM 的部署、使用与微调教程;在实现主流 LLM 的相关部分之后,我们希望充分聚集共创者,一起丰富这个开源 LLM 的世界,打造更多、更全面特色 LLM 的教程。星火点点,汇聚成海。

我们希望成为 LLM 与普罗大众的阶梯,以自由、平等的开源精神,拥抱更恢弘而辽阔的 LLM 世界。

项目受众

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。

项目规划及进展

本项目拟围绕开源 LLM 应用全流程组织,包括环境配置及使用、部署应用、微调等,每个部分覆盖主流及特点开源 LLM:

图2.已支持的模型

学习指南

本教程出发点便是降低大模型部署开发的学习门槛,帮助更多初学者入门大模型开发领域, 因此本教程的受众是所有具备基础 Python 能力,想要掌握大模型应用开发部署技能的开发者。也就是说,本项目对学习者的人工智能基础、算法基础没有任何要求,仅需要掌握基本 Python 语法、掌握初级 Python 开发技能即可 。学习者可以任意挑选一个模型进行学习,每个教程都是相对独立的教程。

同时,本项目对本地硬件基本没有要求,全程都需要在云服务器上运行,AutoDL租一台3090服务器,每小时需要1.66元,一杯奶茶就可以租一块3090愉快的学习7个小时!

理论上7小时就可以将本项目的所有教程全部跑通一遍(除全量微调外),一杯奶茶速通大模型,掌握开源大模型部署的核心科技。

朋友们如果有需要全套 《开源大模型食用指南》,扫码获取~

👉CSDN大礼包🎁:全网最全《LLM大模型入门+进阶学习资源包》免费分享(安全链接,放心点击)👈

Logo

ModelScope旨在打造下一代开源的模型即服务共享平台,为泛AI开发者提供灵活、易用、低成本的一站式模型服务产品,让模型应用更简单!

更多推荐