大模型项目实战宝典:从6B到65B模型训练,含LoRA/QLoRA/RLHF等热门技术,建议收藏

本文汇总了大模型实战项目,涵盖模型训练、微调(LoRA、P-Tuning等)及分布式训练等核心环节。提供从6B到65B模型的全量微调到高效微调再到RLHF的完整教程,包含命令行调用、Demo部署、LangChain集成等工程化实战指南。项目通过模块化代码和清晰文档,帮助开发者快速掌握大模型开发与优化,资源可免费领取。


去年主要聚焦于大模型和GPT的原理,而今年则转向项目实战。这是我目前为止,见过最全面的大模型实战项目汇总,涵盖了大模型训练、微调方法以及分布式训练等实战环节。可以写入简历的大模型实战项目,非常适合学习练手和写入简历,赶快练起来吧!

项目亮点:

① 全流程技术覆盖:涵盖模型训练、微调(如LoRA、P-Tuning等高效微调方法)、分布式训练等核心环节;

② 工程化实战指南:提供命令行调用、在线 Demo 部署、LangChain 框架集成等实用场景的详细指导;

项目目录:

项目通过模块化代码和清晰的技术文档,成为开发者快速掌握大模型开发与优化的实用资源库。

汇总了在大模型实践中训练相关的所有教程。从6B到65B,从全量微调到高效微调(LoRA,QLoRA,P-Tuning v2),再到RLHF(基于人工反馈的强化学习)。

项目截图:

如何学习AI大模型?

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第一阶段:从大模型系统设计入手,讲解大模型的主要方法;

第二阶段:在通过大模型提示词工程从Prompts角度入手更好发挥模型的作用;

第三阶段:大模型平台应用开发借助阿里云PAI平台构建电商领域虚拟试衣系统;

第四阶段:大模型知识库应用开发以LangChain框架为例,构建物流行业咨询智能问答系统;

第五阶段:大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型;

第六阶段:以SD多模态大模型为主,搭建了文生图小程序案例;

第七阶段:以大模型平台应用与开发为主,通过星火大模型,文心大模型等成熟大模型构建大模型行业应用。

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👉学会后的收获:👈

• 基于大模型全栈工程实现(前端、后端、产品经理、设计、数据分析等),通过这门课可获得不同能力;

• 能够利用大模型解决相关实际项目需求: 大数据时代,越来越多的企业和机构需要处理海量数据,利用大模型技术可以更好地处理这些数据,提高数据分析和决策的准确性。因此,掌握大模型应用开发技能,可以让程序员更好地应对实际项目需求;

• 基于大模型和企业数据AI应用开发,实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能, 学会Fine-tuning垂直训练大模型(数据准备、数据蒸馏、大模型部署)一站式掌握;

• 能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练能力,提高程序员的编码能力: 大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习框架等技术,这些技术的掌握可以提高程序员的编码能力和分析能力,让程序员更加熟练地编写高质量的代码。

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