书生·浦语大模型实战营汇总

原创 已于 2024-01-30 18:02:32 修改 · 615 阅读 · 6 ·
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于 2024-01-30 17:59:38 首次发布
本文介绍了书生·浦语大模型实战营的六节课内容，包括开源体系视频、趣味Demo、技术构建（如InternLM和LangChain）、模型微调与部署实践，以及模型评测教程，提供丰富的文档、笔记和作业支持。

书生·浦语大模型实战营

第一课：书生·浦语大模型全链路开源体系 视频， 笔记
第二课：浦语大模型趣味 Demo 视频，文档，笔记，作业
第三课：基于 InternLM 和 LangChain 搭建你的知识库 视频，文档，笔记，作业
第四课：XTuner 大模型单卡低成本微调实战 视频1，视频2，文档，笔记，作业
第五课：LMDeploy 大模型量化部署实践 视频，文档，笔记，作业
第六课：OpenCompass 大模型评测 视频，文档，笔记，作业
灬烖灬
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【第1节】书生·浦语大模型全链路开源开放体系
熊猫小妖的AI世界
04-17 1860
书生·浦语 InternLM介绍InternLM 是在过万亿 token 数据上训练的多语千亿参数基座模型。通过多阶段的渐进式训练，InternLM 基座模型具有较高的知识水平，在中英文阅读理解、推理任务等需要较强思维能力的场景下性能优秀，在多种面向人类设计的综合性考试中表现突出。在此基础上，通过高质量的人类标注对话数据结合 RLHF 等技术，使得 InternLM 可以在与人类对话时响应复杂指令，并且表现出符合人类道德与价值观的回复。
书生·浦语大模型全链路开源体系（LLM/AGENT/多模态/应用部署）从入门到精通
熊猫小妖的AI世界
04-17 1326
书生浦语LLM大模型教程
书生·浦语大模型训练营学习汇总
qq_52410386的博客
01-29 375
【书生·浦语大模型实战营第五课笔记 - 优快云 App】http://t.csdnimg.cn/EBXlT。【书生·浦语大模型实战营第四课作业 - 优快云 App】http://t.csdnimg.cn/yCsaP。【书生·浦语大模型实战营第五课作业 - 优快云 App】http://t.csdnimg.cn/fmTwn。【第六节课作业 - 优快云 App】http://t.csdnimg.cn/2Zh3K。
书生浦语大模型实战营笔记作业汇总
qq_40831032的博客
01-29 587
第一课：第二课：第三课：第四课：第五课：第六课：
第二期书生·浦语大模型实战营优秀项目一览
2402_82411485的博客
06-25 1539
Streamer-Sales 销冠 —— 卖货主播大模型 是一个能够根据给定的商品特点从激发用户购买意愿角度出发进行商品解说的卖货主播大模型。项目功能点如下：📜 精心设计的数据集生成流程🧰 使用 XTuner 在 InternLM2 上指令微调模型🚀 LMDeploy 加速推理🎙️ ASR 语音输入🔊 TTS 文字转语音输出📚 RAG 检索增强生成🌐 Agent 网络查询实时快递等信息🦸 主播数字人视频生成。
书生大模型实战营闯关关卡五
Etherealland的博客
12-01 666
提示工程是一种通过设计和调整输入(Prompts)来改善模型性能或控制其输出结果的技术。在模型回复的过程中，首先获取用户输入的文本，然后处理文本特征并根据输入文本特征预测之后的文本，原理为next token prediction，类似我们日常使用的输入法。指令要清晰提供参考内容复杂的任务拆分成子任务给 LLM“思考”时间(给出过程)使用外部工具系统性测试变化在提示工程中，第一点给出清晰的指令是至关重要的。
书生大模型实战营--浦语提示词工程实践
hscing的博客
10-30 750
提示工程是一种通过设计和调整输入(Prompts)来改善模型性能或控制其输出结果的技术。在模型回复的过程中，首先获取用户输入的文本，然后处理文本特征并根据输入文本特征预测之后的文本，原理为next token prediction。
书生·浦语大模型实战营学习总结
fangsfdavid的博客
02-17 1171
书生浦语大模型春节实战营课程内容个人笔记&作业汇总。
书生·浦语大模型实战营-LMDeploy 的量化和部署
weixin_73902638的博客
02-20 943
每一份参数第一个 0 表示“层”的索引，后面的那个0表示 Tensor 并行的索引，因为我们只有一张卡，所以被拆分成 1 份。接下来我们切换到刚刚的终端（就是上图右边的那个「bash」，下面的「watch」就是监控的终端），创建部署和量化需要的环境。目录下的环境是官方未大家准备好的基础环境，因为该目录是共享只读的，而我们后面需要在此基础上安装新的软件包，所以需要复制到我们自己的 conda 环境（该环境下我们是可写的）。值得说明的是，以上的划分是一个相对完整的模型，但在实际中这并不是绝对的。
书生·浦语大模型实战营——作业笔记汇总
m0_61420917的博客
02-20 282
书生·浦语大模型实战营——第一次作业-优快云博客书生·浦语大模型实战营——第二次作业-优快云博客书生·浦语大模型实战营——第三次作业-优快云博客书生·浦语大模型实战营——第四次作业-优快云博客书生·浦语大模型实战营——第五次作业-优快云博客书生·浦语大模型实战营——第六次作业-优快云博客
【大模型】书生·浦语大模型实战营课程 学习汇总
weixin_43193528的博客
01-29 501
【大模型】书生·浦语大模型实战营 第一节-优快云博客 https://blog.youkuaiyun.com/weixin_43193528/article/details/135447026【大模型】书生·浦语大模型实战营 第二节-优快云博客 https://blog.youkuaiyun.com/weixin_43193528/article/details/135447175【大模型】第二节课作业-优快云博客 https://blog.youkuaiyun.com/weixin_43193528/article/details/1
书生·浦语大模型实战营：5.LMDeploy 大模型量化部署实践
weixin_44288092的博客
01-22 1210
clone开发机上准备好的环境手动安装lmdeploy# 由于默认安装的是 runtime 依赖包，但是我们这里还需要部署和量化，所以，这里选择 [all]
NL2SQL实践系列(2)：2024最新模型实战效果(Chat2DB-GLM、书生·浦语2、InternLM2-SQL等)以及工业级案例教学
丨汀、的博客
04-14 3152
NL2SQL实践系列(2)：2024最新模型实战效果(Chat2DB-GLM、书生·浦语2、InternLM2-SQL等)以及工业级案例教学
基于GEC6818平台的五子棋人机对战系统设计与实现
11-25
五子棋作为一种广为人知的策略性棋盘游戏，其基本规则易于掌握。在选定人机对战模式后，由程序执黑先行，用户执白应对。双方依次在棋盘上落子，任何一方在横向、纵向或斜向形成连续五个或更多同色棋子即获胜。 项目资源涵盖多个技术领域的程序代码，涉及前后端开发、移动终端应用、操作系统、智能系统、物联网技术、信息管理系统、数据存储方案、硬件设计、大数据处理、教学资料、多媒体处理及网站构建等多个方向。具体技术实例包括嵌入式平台如STM32与ESP8266，编程语言如PHP、QT、C++、Java、Python、C#，系统开发如Linux与iOS，以及电子设计自动化工具和实时操作系统等。 主要技术栈包含服务端开发语言Java、Python及Node.js，后端框架Spring Boot与Django，前端技术React、Angular与Vue，界面设计框架Bootstrap与Material-UI，数据库系统MySQL、PostgreSQL和MongoDB，缓存工具Redis，以及容器化部署方案Docker与Kubernetes。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
lv_0_20251125195629.mp4
11-25
lv_0_20251125195629.mp4
numpy、pandas、sklearn、pytorch等数据分析工具的一些使用技巧
11-25
NumPy数组操作实战技巧 numpy、pandas、sklearn、pytorch等数据分析工具的一些使用技巧
中国Cassandra数据库用户组开源社区项目-专注于Apache-Cassandra分布式NoSQL数据库技术研究与实践-提供技术文档下载与源码解析-集成Titan图数据库与Lu.zip
最新发布
11-25
Buffer内存管理实战技巧中国Cassandra数据库用户组开源社区项目_专注于Apache_Cassandra分布式NoSQL数据库技术研究与实践_提供技术文档下载与源码解析_集成Titan图数据库与Lu.zip中国Cassandra数据库用户组开源社区项目_专注于Apache_Cassandra分布式NoSQL数据库技术研究与实践_提供技术文档下载与源码解析_集成Titan图数据库与Lu.zip
图像处理基于电磁学优化算法的多阈值分割算法研究（Matlab代码实现）
11-25
【图像处理】基于电磁学优化算法的多阈值分割算法研究（Matlab代码实现）内容概要：本文研究基于电磁学优化算法（Electromagnetism-like Optimization, EMO）的多阈值图像分割方法，并通过Matlab代码实现。该方法借鉴电磁学中电荷间相互作用的机制，将图像分割问题转化为优化问题，利用EMO算法搜索最优阈值组合，以最大化分割效果的评价指标（如Otsu法或多级别熵）。文中详细介绍了EMO算法的基本原理、实现步骤及其在图像多阈值分割中的具体应用流程，展示了该算法能够有效避免传统方法易陷入局部最优的问题，从而获得更精确的分割结果。; 适合人群：具备图像处理基础知识和Matlab编程能力的高校学生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①解决复杂背景下图像的多目标分割问题，提升医学影像、遥感图像等领域的分割精度；②学习智能优化算法（如EMO）在图像处理中的实际应用，为研究新型分割算法提供技术参考和实现范例。; 阅读建议：在学习过程中应结合Matlab代码，深入理解EMO算法的寻优机制与图像分割评价函数的构建方法，建议自行调试不同参数对分割效果的影响，以加深对算法性能的理解。
DriverBooster12pro
11-25
DriverBooster12pro
书生浦语大模型实战课：解决配置与端口问题
"书生浦语大模型实战课的第二课作业中，学员们通过视频教程进行学习，但在实际操作中遇到了一系列问题，包括端口配置、权限不足、端口被占用以及URL无法打开等。这些问题主要围绕SSH免密登录和端口占用问题展开。在...
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