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self-llm #180
Comments
感觉工程量有点大,但是还是很支持该项目 |
嗯,是的,但要迎难而上。我们已经在推进项目了,项目地址暂时在我的个人仓库:https://github.com/KMnO4-zx/self_llm.git |
感觉可以先把GLM3的那些todo全做完以后开始学习 |
嗯嗯 对的 是这样打算的 |
ok,同意 |
同意 |
2 similar comments
同意 |
同意 |
7天内无反对意见则默认立项通过~ |
同意毕业 |
1 similar comment
同意毕业 |
同意 |
2 similar comments
同意 |
同意 |
同意 |
同意毕业 |
同意毕业 |
同意 |
不了解,不发表意见 |
同意毕业 |
2 similar comments
同意毕业 |
同意毕业 |
你是否已经阅读并同意《Datawhale开源项目指南》?
你是否已经阅读并同意《Datawhale开源项目行为准则》?
项目简介
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:
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。
想要深度参与的同学可以联系我们,我们会将你加入到项目的维护者中。
立项理由
什么是大模型?
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·蒲语)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:
项目亮点
datawhale现有的大模型教程,大多是基于openai或者langchain的教程,并没有关于开源大模型如何使用的教程。在担任过暑期夏令营助教和最近10月11月的几次大模型相关的组队学习助教,我深感大家对于开源大模型的使用并没有我们想象的水平那么高,更多的问题还是关于如何部署,如何跑起来,怎么才能用开源大模型的api等这些技术力比较低的问题上。所以我和雨衡认为有必要做一个关于开源大模型食用指南的教程,补齐datawhale大模型版图的最后一块拼图。
在我们的项目中,每一个教程都是完全独立的,每一个教程都可以单独拿出来发到知乎,CSDN,奇想星球或是公众号。所以在编写教程过程中,应该适当考虑摒弃
先做完,再内测、再发布
的传统流程,可以边做边内测边发布
。比如12月份的趋动云组队学习,就可以略微修改教程使之适应趋动云平台。项目规划
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:
已支持模型
InternLM
ChatGLM
Qwen
Yi
llama2
欢迎大家积极提出issue和PR
LangChain
通用环境配置
pip、conda 换源 @不要葱姜蒜
AutoDL 开放端口 @不要葱姜蒜
模型下载
项目负责人
项目负责人:宋志学 @KMnO4-zx 邹雨衡 @logan-zou
备注:发起立项申请后DOPMC成员将会在7天内给出审核意见,若7天内无反对意见则默认立项通过~
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