学习资料
学习资料
Awesome Compression
项目简介
随着ChatGPT的出圈，大语言模型层出不穷，并展现出非凡的能力，可以有效地解决各种问题。然而，这些模型通常需要大量的计算资源和内存，导致运行时资源消耗较高，限制了其在某些场景下的应用，让很多研究者望而却步。本项目使用通俗易懂的语言介绍模型的剪枝、量化、知识蒸馏等压缩方法，让更多的小白能更快了解到模型压缩技术。
在线阅读地址: https://datawhalechina.github.io/awesome-compression
Unlock-HuggingFace
近年来，自然语言处理（NLP）领域随着 Transformer 架构的出现取得了突破性进展，HuggingFace 作为 NLP 社区的重要力量，提供了海量的预训练模型和众多强大易用的函数库，极大地降低了 NLP 应用开发的门槛。
本项目旨在为学习者提供深入学习 HuggingFace😊 生态系统的教程，并通过完成生动有趣的具体项目提升学习者实践水平。
unlock-hf在线阅读链接
LLM-Deploy
本教程主要侧重于模型/LLM推理和部署理论与实践，旨在成为你掌握LLM推理与部署艺术的伙伴，无论你是初涉此领域的新人，还是寻求深化专业技能的资深人士，都能在此找到通往成功部署大型语言模型的关键路径。
self-llm
本项目是一个围绕开源大模型、针对国内初学者、基于 Linux 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 Linux 平台的开源 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。 项目的主要内容就是教程，让更多的学生和未来的从业者了解和熟悉开源大模型的食用方法！任何人都可以提出issue或是提交PR，共同构建维护这个项目。
llm-universe
项目简介
本项目是一个面向小白开发者的大模型应用开发教程，旨在基于阿里云服务器，结合个人知识库助手项目，通过一个课程完成大模型开发的重点入门，主要内容包括：
大模型简介，何为大模型、大模型特点是什么、LangChain 是什么，如何开发一个 LLM 应用，针对小白开发者的简单介绍；
如何调用大模型 API，本节介绍了国内外知名大模型产品 API 的多种调用方式，包括调用原生 API、封装为 LangChain LLM、封装为 Fastapi 等调用方式，同时将包括百度文心、讯飞星火、智谱AI等多种大模型 API 进行了统一形式封装； 知识库搭建，不同类型知识库文档的加载、处理，向量数据库的搭建； 构建 RAG 应用，包括将 LLM 接入到 LangChain 构建检索问答链，使用 Streamlit 进行应用部署 验证迭代，大模型开发如何实现验证迭代，一般的评估方法有什么； 本项目主要包括三部分内容：
LLM 开发入门。V1 版本的简化版，旨在帮助初学者最快、最便捷地入门 LLM 开发，理解 LLM 开发的一般流程，可以搭建出一个简单的 Demo。 LLM 开发技巧。LLM 开发更进阶的技巧，包括但不限于：Prompt Engineering、多类型源数据的处理、优化检索、召回精排、Agent 框架等 LLM 应用实例。引入一些成功的开源案例，从本课程的角度出发，解析这些应用范例的 Idea、核心思路、实现框架，帮助初学者明白其可以通过 LLM 开发什么样的应用。
tiny-universe
本项目是一个从原理出发、以“白盒”为导向、围绕大模型全链路的“手搓”大模型指南，旨在帮助有传统深度学习基础的读者从底层原理出发，“纯手搓”搭建一个清晰、可用的大模型系统，包括大模型本身、RAG 框架、Agent 系统及大模型评估体系。本项目将从基础原理出发，深入剖析每一个技术点并附以完整的代码实现，以细致讲解和代码注释帮助读者独立复现大模型核心部分，并在复现中实现对大模型的深入理解与掌握。
本项目旨在为广大学习者搭建一个清晰的、可用的、可复现的大模型世界，帮助每一位有兴趣的学习者纯手工独立搭建自己的 Tiny LLM Universe。
本项目的主要内容包括：
深入剖析大模型原理——Qwen Blog 逐步预训练一个手搓大模型——Tiny Llama3 如何评估你的大模型——Tiny Eval 纯手工搭建 RAG 框架——Tiny RAG 手搓一个最小的 Agent 系统——Tiny Agent 深入理解大模型基础——Tiny Transformer
llm-cookbook
面向开发者的大模型手册 - LLM Cookbook
项目简介
本项目是一个面向开发者的大模型手册，针对国内开发者的实际需求，主打 LLM 全方位入门实践。本项目基于吴恩达老师大模型系列课程内容，对原课程内容进行筛选、翻译、复现和调优，覆盖从 Prompt Engineering 到 RAG 开发、模型微调的全部流程，用最适合国内学习者的方式，指导国内开发者如何学习、入门 LLM 相关项目。
针对不同内容的特点，我们对共计 11 门吴恩达老师的大模型课程进行了翻译复现，并结合国内学习者的实际情况，对不同课程进行了分级和排序，初学者可以先系统学习我们的必修类课程，掌握入门 LLM 所有方向都需要掌握的基础技能和概念，再选择性地学习我们的选修类课程，在自己感兴趣的方向上不断探索和学习。
如果有你非常喜欢但我们还没有进行复现的吴恩达老师大模型课程，我们欢迎每一位开发者参考我们已有课程的格式和写法来对课程进行复现并提交 PR，在 PR 审核通过后，我们会根据课程内容将课程进行分级合并。欢迎每一位开发者的贡献！
在线阅读地址：面向开发者的 LLM 入门课程-在线阅读
PDF下载地址：面向开发者的 LLM 入门教程-PDF
英文原版地址：吴恩达关于大模型的系列课程
handy-ollama
项目简介
动手学 Ollama 教程，轻松上手实现大模型本地化部署，快速在本地管理以及运行大模型，让 CPU 也可以玩转大模型推理部署！
本教程涵盖从基础入门到进阶使用的全方位内容，并通过实际应用案例深入理解和掌握大模型部署以及应用技术。我们的教程提供清晰的步骤和实用的技巧，无论是刚刚接触大模型部署的小白，还是有一定经验的开发者，都可以从零开始学习 Ollama ，实现本地部署大模型以及相关应用。
目录结构说明：
docs ---------------------- Markdown 文档文件
notebook ------------------ Notebook 源代码文件以及部分 Python、Java 和 JavaScript 源文件
images -------------------- 图片
在线阅读：https://datawhalechina.github.io/handy-ollama/
machine-learning-toy-code
西瓜书代码实战
本项目以西瓜书以及南瓜书为主要参考，其他资料为辅助，来进行常见机器学习代码的实战。主要特色为力求数码结合，即数学公式与相关代码的形神对应，能够帮助读者加深对公式的理解以及代码的熟练。
so-large-lm
项目简介
本项目旨在作为一个大规模预训练语言模型的教程，从数据准备、模型构建、训练策略到模型评估与改进，以及模型在安全、隐私、环境和法律道德方面的方面来提供开源知识。
项目将以斯坦福大学大规模语言模型课程和李宏毅生成式AI课程为基础，结合来自开源贡献者的补充和完善，以及对前沿大模型知识的及时更新，为读者提供较为全面而深入的理论知识和实践方法。通过对模型构建、训练、评估与改进等方面的系统性讲解，以及代码的实战，我们希望建立一个具有广泛参考价值的项目。
我们的项目团队成员将分工负责各个章节的内容梳理和撰写，并预计在三个月内完成初始版本内容。随后，我们将持续根据社区贡献和反馈进行内容的更新和优化，以确保项目的持续发展和知识的时效性。我们期待通过这个项目，为大型语言模型研究领域贡献一份宝贵的资源，推动相关技术的快速发展和广泛应用。
AIFoundation
AIFoundation 主要是指AI系统遇到大模型，从底层到上层如何系统级地支持大模型训练和推理，全栈的核心技术。
聚焦 AI Foundation，大模型系统。大模型是基于 AI 集群的全栈软硬件性能优化，通过最小的每一块 AI 芯片组成的 AI 集群，编译器使能到上层的 AI 框架，训练过程需要分布式并行、集群通信等算法支持，而且在大模型领域最近持续演进如智能体等新技术。
AISystem
本开源课程主要是跟大家一起探讨和学习人工智能、深度学习的系统设计，而整个系统是围绕着 ZOMI 在工作当中所积累、梳理、构建 AI 系统全栈的内容。希望跟所有关注 AI 开源课程的好朋友一起探讨研究，共同促进学习讨论。