《开源项目安装与配置指南：GenAI & LLM 系统设计案例研究集》

《开源项目安装与配置指南：GenAI & LLM 系统设计案例研究集》

genai-llm-ml-case-studies A collection of 500+ real-world ML & LLM system design case studies from 100+ companies. Learn how top tech firms implement GenAI in production. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ge/genai-llm-ml-case-studies

1. 项目基础介绍

本项目是一个开源的案例研究集，包含了500+个真实世界的机器学习（ML）和大型语言模型（LLM）系统设计案例。这些案例来源于100多家公司，展示了顶级科技公司是如何在生产环境中实施生成式AI（GenAI）的。该项目旨在帮助AI/ML工程师、设计可扩展GenAI架构的工程团队以及规划生成式AI项目的领导者。

主要编程语言：该项目主要以Markdown格式编写，用于文档和案例研究的记录，并未直接涉及特定的编程语言。不过，案例研究可能涉及到多种编程语言，如Python、Java等，这取决于各个公司使用的语言和技术栈。

2. 项目使用的关键技术和框架

项目中的案例研究涉及以下关键技术和框架：

• ** Retrieval-Augmented Generation (RAG)**：一种结合检索和生成的方法，用于提高语言模型在特定领域的准确性。
• 大规模语言模型（LLM）：例如OpenAI的GPT系列，用于生成文本、代码和其他类型的数据。
• 特征存储：用于实时数据处理和机器学习模型的特征计算。
• 微服务架构：用于构建可扩展和模块化的应用。
• 持续集成/持续部署（CI/CD）：用于自动化软件的构建、测试和部署。

3. 项目安装和配置的准备工作

在安装和配置之前，请确保您的系统满足以下要求：

• 操作系统：支持Git的任何操作系统（Linux、macOS或Windows）。
• Git：用于克隆和管理工作副本。
• Markdown编辑器：用于查看和编辑Markdown文件（可选）。

详细安装步骤

1. 克隆仓库： 打开命令行工具，执行以下命令以克隆项目仓库：

   git clone https://github.com/themanojdesai/genai-llm-ml-case-studies.git
   

   克隆完成后，您将在当前目录下得到一个名为genai-llm-ml-case-studies的文件夹。

2. 查看案例研究： 进入项目文件夹，可以使用任何文本编辑器或Markdown编辑器查看README.md文件，该文件包含了项目的概述和如何使用这些案例研究的说明。

   cd genai-llm-ml-case-studies
   # 使用命令行工具查看README，或者使用Markdown编辑器打开README.md
   cat README.md
   

3. 贡献案例研究： 如果您希望为项目贡献自己的案例研究，请遵循以下步骤：

   • Fork项目仓库。
   • 创建一个新分支。
   • 按照项目中的格式添加您的案例研究。
   • 提交一个pull request。

   详细贡献指南请参考项目中的CONTRIBUTING.md文件。

以上就是该项目的基础安装和配置指南。请注意，具体的案例研究可能涉及特定的技术栈和安装步骤，这需要根据每个案例提供的指南进行操作。

genai-llm-ml-case-studies A collection of 500+ real-world ML & LLM system design case studies from 100+ companies. Learn how top tech firms implement GenAI in production. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ge/genai-llm-ml-case-studies