大型语言模型实践课程教程

大型语言模型实践课程教程

Large-Language-Model-Notebooks-CoursePractical course about Large Language Models. 项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/la/Large-Language-Model-Notebooks-Course

项目介绍

本项目名为“大型语言模型实践课程”，是一个专注于大型语言模型的实际应用和开发的免费实践课程。课程内容涵盖了从基础技术到实际项目的多个方面，旨在通过实际操作帮助学习者深入理解并应用大型语言模型。课程目前处于持续更新状态，作者会陆续发布新的课程内容和示例。

项目快速启动

克隆项目

首先，你需要将项目克隆到本地：

git clone https://github.com/peremartra/Large-Language-Model-Notebooks-Course.git

安装依赖

进入项目目录并安装必要的依赖：

cd Large-Language-Model-Notebooks-Course
pip install -r requirements.txt

运行示例

选择一个示例笔记本文件（例如 example.ipynb），使用 Jupyter Notebook 打开并运行：

jupyter notebook example.ipynb

应用案例和最佳实践

自然语言到SQL转换

本课程包含一个将自然语言转换为SQL查询的示例项目。通过这个项目，学习者可以了解如何使用大型语言模型来处理和转换自然语言输入，生成相应的SQL查询语句。

模型微调

课程还介绍了如何使用QLoRA技术在单个16GB GPU上微调一个7B参数的模型。这个示例展示了如何通过量化技术减少大型语言模型的内存需求，并进行高效的模型微调。

典型生态项目

Hugging Face Transformers

课程中广泛使用了Hugging Face的Transformers库，这是一个开源的Python库，提供了大量预训练的语言模型和工具，方便用户进行模型训练、微调和部署。

OpenAI API

除了Hugging Face，课程还涉及了OpenAI API的使用，展示了如何通过API调用OpenAI提供的大型语言模型，进行各种自然语言处理任务。

通过这些生态项目的结合使用，学习者可以构建出更加复杂和强大的应用，实现从基础技术到实际应用的全面掌握。

Large-Language-Model-Notebooks-CoursePractical course about Large Language Models. 项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/la/Large-Language-Model-Notebooks-Course