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LLM教程

于 2025-03-03 11:43:17 发布

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文章标签： github 机器人 AI大模型自然语言处理 LLM 人工智能本地化部署

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/AAI666666/article/details/145981199

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大家好！最近，我在 GitHub 上发现了一个非常实用的开源项目——LangBot，它是一个高稳定、支持扩展、多模态的大模型原生即时通信机器人平台。如果你是开发者、内容创作者，或者对 AI 领域感兴趣，这个项目绝对值得关注！

为什么选择 LangBot？

随着人工智能的快速发展，越来越多的开发者和内容创作者开始依赖 AI 来提升工作效率，而 LangBot 正是一个为这一需求量身定制的工具。它不仅在多平台上提供了高稳定的支持，还通过多模态能力极大地扩展了其应用场景。

LangBot 的功能特点：

1. 高稳定性和功能完备

• 多模型对话支持：LangBot 支持多种大模型，能够适配群聊和私聊，满足不同场景的需求。
• 多轮对话和工具调用：不仅可以进行常规对话，还能调用多种工具，提升互动体验。

1. 插件扩展和活跃社区

• 丰富插件支持：LangBot 提供事件驱动、组件扩展等插件机制，目前已有数十个插件加入，持续扩展。
• 活跃社区：有许多开发者在社区中分享经验，互相支持，让你的开发过程更加高效。

1. Web 管理面板

• 通过浏览器可以轻松管理 LangBot 实例，操作简单便捷，支持查看文档和配置管理。

1. 多平台兼容

• LangBot 不仅支持 QQ、企业微信、飞书等平台，未来还将扩展到微信、WhatsApp、Discord 等平台，真正做到多平台兼容。

支持多个 LLM 提供商

⚙️ 与各种尖端语言模型无缝集成：

OpenAI（ChatGPT）
Azure 开放人工智能
克劳德
Google 双子座专业版
Ollama（允许访问本地模型，如 llama2、Mistral、Mixtral、codellama、vicuna、yi 和 solar）
ChatGLM-6B

LangBot 的优势：

• 高稳定性：无论是对话能力还是扩展插件，LangBot 都表现出色，能够承受高负载。
• 多模态和多平台支持：兼容多平台，支持多种对话模型，适应不同需求。
• 便捷的管理和部署方式：无论你是技术小白还是资深开发者，LangBot 都提供了简单易用的管理面板和多种部署方式。

获取方式：

感谢大家的支持！希望这篇文章能帮助你更好地理解 LangBot，如果你觉得有帮助，记得点赞和分享哦！

项目地址：

https://github.com/Bin-Huang/chatbox

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。

在这里插入图片描述

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)
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三、LLM大模型系列视频教程

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

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五、AI产品经理大模型教程

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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