大家好！DeepSeek 加速国内AI 化，普通程序员的护城河在急速降低，这个开源的LLM 食用指南一定要好好的收藏起来悄悄的学习，然后 惊艳所有人。datawhalechina/self-llm，它是一本为国内初学者量身打造的“开源大模型食用指南”，帮助大家轻松搞定开源大模型的部署、使用和微调。

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功能特点

1. 1. 环境配置指南
      项目提供了基于 Linux 平台的详细环境配置步骤，无论是新手小白还是有一定基础的学习者，都能按照教程快速搭建起适合大模型运行的环境。
2. 2. 主流模型部署教程
      涵盖了国内外众多主流开源大模型，如 LLaMA、ChatGLM、InternLM、DeepSeek 等，手把手教你如何在本地进行部署，让你能够随时随地使用这些强大的模型。
3. 3. 多样化应用指导
      不仅有命令行调用，还支持在线 Demo 部署以及与 LangChain 框架集成等多种应用方式，满足不同场景下的使用需求。
4. 4. 高效微调方法
      包括分布式全量微调、LoRA、ptuning 等多种微调技术，帮助你根据自己的需求对模型进行个性化调整，让模型更好地服务于你的项目。

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使用教程

项目中提供了非常详细的教程，从环境搭建到模型部署，再到微调应用，每一步都有清晰的说明和示例代码。即使是没有任何基础的新手，也能按照教程一步步操作，快速上手。

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注意事项

1. 1. 技术门槛
      虽然教程很详细，但毕竟涉及到一些技术操作，建议有一定 Linux 基础和编程经验的学习者尝试。
2. 2. 资源消耗
      大模型的部署和微调对计算资源要求较高，需要确保你的设备有足够的性能支持。可以选择一些线上云。

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获取途径

感兴趣的朋友可以访问项目地址：Self-LLM，开启你的开源大模型探索之旅吧！感谢 Datawhale 团队的辛勤付出，让我们能够更轻松地拥抱大模型的世界！”

如何系统的去学习大模型LLM ？

大模型时代，火爆出圈的LLM大模型让程序员们开始重新评估自己的本领。 “AI会取代那些行业？”“谁的饭碗又将不保了？”等问题热议不断。

事实上，抢你饭碗的不是AI，而是会利用AI的人。

继科大讯飞、阿里、华为等巨头公司发布AI产品后，很多中小企业也陆续进场！超高年薪，挖掘AI大模型人才！ 如今大厂老板们，也更倾向于会AI的人，普通程序员，还有应对的机会吗？

与其焦虑……

不如成为「掌握AI工具的技术人」，毕竟AI时代，谁先尝试，谁就能占得先机！

但是LLM相关的内容很多，现在网上的老课程老教材关于LLM又太少。所以现在小白入门就只能靠自学，学习成本和门槛很高。

基于此，我用做产品的心态来打磨这份大模型教程，深挖痛点并持续修改了近70次后，终于把整个AI大模型的学习门槛，降到了最低！

在这个版本当中：

第一您不需要具备任何算法和数学的基础
第二不要求准备高配置的电脑
第三不必懂Python等任何编程语言

您只需要听我讲，跟着我做即可，为了让学习的道路变得更简单，这份大模型教程已经给大家整理并打包，现在将这份 LLM大模型资料 分享出来：包括LLM大模型书籍、640套大模型行业报告、LLM大模型学习视频、LLM大模型学习路线、开源大模型学习教程等, 😝有需要的小伙伴，可以 扫描下方二维码领取🆓↓↓↓

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一、LLM大模型经典书籍

AI大模型已经成为了当今科技领域的一大热点，那以下这些大模型书籍就是非常不错的学习资源。

二、640套LLM大模型报告合集

这套包含640份报告的合集，涵盖了大模型的理论研究、技术实现、行业应用等多个方面。无论您是科研人员、工程师，还是对AI大模型感兴趣的爱好者，这套报告合集都将为您提供宝贵的信息和启示。(几乎涵盖所有行业)

三、LLM大模型系列视频教程

四、LLM大模型开源教程（LLaLA/Meta/chatglm/chatgpt）

五、AI产品经理大模型教程

LLM大模型学习路线 ↓

阶段1：AI大模型时代的基础理解

• 目标：了解AI大模型的基本概念、发展历程和核心原理。

• 内容：

  • L1.1 人工智能简述与大模型起源
  • L1.2 大模型与通用人工智能
  • L1.3 GPT模型的发展历程
  • L1.4 模型工程
  • L1.4.1 知识大模型
  • L1.4.2 生产大模型
  • L1.4.3 模型工程方法论
  • L1.4.4 模型工程实践
  • L1.5 GPT应用案例

阶段2：AI大模型API应用开发工程

• 目标：掌握AI大模型API的使用和开发，以及相关的编程技能。

• 内容：

  • L2.1 API接口
  • L2.1.1 OpenAI API接口
  • L2.1.2 Python接口接入
  • L2.1.3 BOT工具类框架
  • L2.1.4 代码示例
  • L2.2 Prompt框架
  • L2.3 流水线工程
  • L2.4 总结与展望

阶段3：AI大模型应用架构实践

• 目标：深入理解AI大模型的应用架构，并能够进行私有化部署。

• 内容：

  • L3.1 Agent模型框架
  • L3.2 MetaGPT
  • L3.3 ChatGLM
  • L3.4 LLAMA
  • L3.5 其他大模型介绍

阶段4：AI大模型私有化部署

• 目标：掌握多种AI大模型的私有化部署，包括多模态和特定领域模型。

• 内容：

  • L4.1 模型私有化部署概述
  • L4.2 模型私有化部署的关键技术
  • L4.3 模型私有化部署的实施步骤
  • L4.4 模型私有化部署的应用场景

这份 LLM大模型资料 包括LLM大模型书籍、640套大模型行业报告、LLM大模型学习视频、LLM大模型学习路线、开源大模型学习教程等, 😝有需要的小伙伴，可以 扫描下方二维码领取🆓↓↓↓

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