LLM大语言模型学习资料网站(git、gitee、等)

先上几个关于大模型方面比较好的开源地址吧:

1.清华智普ChatGLM:

GitHub - THUDM/ChatGLM3: ChatGLM3 series: Open Bilingual Chat LLMs | 开源双语对话语言模型

ChatGLM3 series: Open Bilingual Chat LLMs | 开源双语对话语言模型,详细请看ReadMe 

https://github.dev/THUDM/ChatGLM3

https://github.com/THUDM/ChatGLM3

模型微调:

ChatGLM3/finetune_demo/README.md at main · THUDM/ChatGLM3 · GitHub

ChatGLM3/finetune_demo/lora_finetune.ipynb at main · THUDM/ChatGLM3 · GitHub 

2.Langchain

GitHub - langchain-ai/langchain: 🦜🔗 Build context-aware reasoning applications

LangChain中文网:500页中文文档教程,助力大模型LLM应用开发从入门到精通 

Langchain的API接口地址:

langchain 0.1.14 — 🦜🔗 LangChain 0.1.14

3.Langchain-Chatchat

GitHub - chatchat-space/Langchain-Chatchat: Langchain-Chatchat(原Langchain-ChatGLM)基于 Langchain 与 ChatGLM 等语言模型的本地知识库问答 | Langchain-Chatchat (formerly langchain-ChatGLM), local knowledge based LLM (like ChatGLM) QA app with langchain

Langchain-Chatchat: https://github.com/chatchat-space/Langchain-Chatchat.git

Langchain-Chatchat(原Langchain-ChatGLM)基于 Langchain 与 ChatGLM 等语言模型的本地知识库问答 。基于 ChatGLM 等大语言模型与 Langchain 等应用框架实现,开源、可离线部署的检索增强生成(RAG)大模型知识库项目。

4.魔塔社区

魔搭社区

 可以下载各种模型

5.Huggingface社区

https://huggingface.co/THUDM/chatglm3-6b

Huggingface模型社区,这个是国外的,比较难访问,访问不上时,也可以用国内的

6.始智AI社区

始智AI-wisemodel-中国AI开源创新社区

7.Openxlab模型社区

OpenXLab浦源 - 模型中心

8.音视频剪辑的地址:

GitHub - Cc-Edit/CcClip: vue and ffmpeg based tool for video clips. 使用vue(vue3) + ffmpeg + wasm 实现纯前端音视频编辑,功能包括:视频剪辑、音频剪辑、音频合成裁剪、音波展示、视频抽帧、gif抽帧、帧播放器、字幕、贴图、时间轴、素材轨道

使用vue(vue3) + ffmpeg + wasm 实现纯前端音视频编辑,功能包括:视频剪辑、音频剪辑、音频合成裁剪、音波展示、视频抽帧、gif抽帧、帧播放器、字幕、贴图、时间轴、素材轨道

还有哪些好用的AI大模型网站,欢迎各位大佬在评论区交流,不定期更新!

### 毕昇大模型应用开发平台的使用指南与开发文档 毕昇大模型应用开发平台是一个专注于大模型(如LLM)应用开发的综合性工具链,涵盖从部署、微调到实际应用开发的全流程支持。用户可以通过该平台快速构建基于大模型的应用场景,例如自然语言处理、多模态分析、知识库增强等[^1]。 #### 平台特性 - **一站式开发环境**:提供完整的开发工具链,包括代码编辑器、调试工具和部署管理界面。 - **模型部署与优化**:支持多种大模型的部署方式,同时针对ARM架构进行了性能优化,确保在不同硬件环境下都能高效运行[^2]。 - **知识库与数据库增强**:集成向量数据库支持,便于构建RAG(Retrieval-Augmented Generation)系统,并能通过LangChain等工具实现复杂的问答逻辑[^1]。 - **多模态支持**:不仅限于文本处理,还支持图像识别、语音识别等多种模态的数据处理能力。 #### 开发流程概述 1. **项目初始化**: - 使用一键部署脚本可以快速搭建基础环境: ```bash git clone https://gitee.com/ibisheng/deploy.git cd deploy ./install.sh ``` 以上命令将帮助开发者快速完成初始环境配置[^3]。 2. **模型选择与训练**: - 用户可以根据具体需求选择预训练模型(如Qwen-2-7B、GLM-4-9B等),并进行微调以适应特定任务。 - 支持通过指令增量微调(Instruction Tuning)提升模型对特定领域问题的理解能力。 3. **应用开发**: - 利用Dify框架或LangChain-chatchat等开源工具,开发者可以轻松构建包含向量检索、语义理解等功能的应用。 - 示例:基于LangChain-chatchat构建向量库并实现高效的检索功能: ```python from langchain_chatchat import VectorStore # 初始化向量存储 vector_store = VectorStore() # 添加文档到向量库 vector_store.add_documents(["document1", "document2"]) # 查询相似文档 results = vector_store.similarity_search("query") ``` 4. **性能评估与优化**: - 提供了多种评估方法,包括基于实体抽取-SMC-的语义向量评估法,以及问答性能评估方法等[^1]。 - 针对RAG系统的性能提升路径也提供了详细的指导方案[^1]。 5. **部署与上线**: - 完成开发后,可通过平台提供的API接口将模型服务化,方便与其他系统集成。 - 支持批量调用API来测试和验证模型表现。 #### 文档资源 - 官方文档提供了详细的安装说明和技术细节,建议访问官方仓库获取最新版本的信息。 - 对于希望深入了解浏览器底层原理及相关技术的同学,也可以参考相关文章了解DOM操作、CSSOM获取元素位置等内容[^4]。 ---
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