Hands-On Large Language Models 是一个专注于大型语言模型（LLMs）实践与应用的开源项目。该项目旨在为开发者、研究人员以及对 AI 技术感兴趣的用户提供一个全面的学习与实践平台，帮助他们深入理解大型语言模型的原理、训练方法以及实际应用。通过提供丰富的教程、代码示例和工具，项目使用户能够从零开始构建、训练和部署自己的大型语言模型。

该项目涵盖了从基础概念到高级技术的全方位内容，适合不同层次的用户学习与实践。无论是初学者还是有经验的开发者，都可以通过这个项目提升对大型语言模型的理解和应用能力。

一、项目链接

https://github.com/HandsOnLLM/Hands-On-Large-Language-Models

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二、项目功能

1. 教程与文档
   项目提供了详细的教程和文档，涵盖了大型语言模型的基础知识、训练方法、优化技巧以及实际应用场景。这些内容以循序渐进的方式呈现，帮助用户逐步掌握相关技术。

2. 代码示例与工具
   项目包含大量代码示例和实用工具，用户可以直接运行和修改这些代码，深入理解模型的实现细节。工具部分包括数据预处理、模型训练、性能评估等功能模块。

3. 模型训练与微调
   项目支持用户从头开始训练大型语言模型，也提供了对预训练模型进行微调的功能。用户可以根据自己的需求调整模型架构、训练数据和超参数。

4. 应用案例
   项目展示了大型语言模型在实际场景中的应用案例，例如文本生成、问答系统、对话机器人等。这些案例帮助用户更好地理解如何将模型应用于实际问题。

5. 社区与协作
   项目鼓励用户参与社区讨论和协作开发，提供了问题反馈、功能建议和贡献代码的渠道，形成了一个活跃的开源社区。

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三、项目优点

1. 全面性
   项目内容涵盖了大型语言模型的各个方面，从理论到实践，从基础到高级，为用户提供了一个完整的学习路径。

2. 实践导向
   项目注重实践，提供了大量可运行的代码示例和工具，用户可以通过动手操作加深对知识的理解。

3. 开源与免费
   项目完全开源且免费，用户可以自由使用、修改和分发代码，降低了学习和研究的门槛。

4. 社区支持
   项目拥有活跃的社区，用户可以在社区中获取帮助、分享经验，并与其他开发者协作。

5. 灵活性
   项目支持用户根据自己的需求定制模型和训练流程，提供了高度的灵活性。

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四、项目与其他类似项目的比较

1. 与理论研究项目的比较
   一些项目专注于大型语言模型的理论研究，提供了大量的论文和理论分析，但缺乏实践内容。而 Hands-On Large Language Models 更注重实践，提供了丰富的代码示例和工具，帮助用户将理论应用于实际。

2. 与商业化 AI 平台的比较
   一些商业化 AI 平台（如 OpenAI 或 Hugging Face）提供了预训练模型和 API，但用户无法深入了解模型的内部实现。而 Hands-On Large Language Models 是一个开源项目，用户可以完全掌握模型的训练和部署过程。

3. 与其他开源项目的比较
   目前也有一些开源项目专注于大型语言模型，但它们的侧重点可能不同。例如，有些项目专注于特定任务（如文本生成或问答系统），而 Hands-On Large Language Models 提供了更全面的内容，涵盖了从基础到应用的各个方面。

4. 与在线课程的比较
   一些在线课程也提供大型语言模型的教学内容，但通常需要付费，且缺乏实践机会。而 Hands-On Large Language Models 是一个免费的开源项目，用户可以随时访问和实践。

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

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