AI-Bootcamp 项目使用说明

AI-Bootcamp 项目使用说明

AI-Bootcamp Self-paced bootcamp on Generative AI. Tutorials on ML fundamentals, LLMs, RAGs, LangChain & AI Agents (CrewAI) 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ai/AI-Bootcamp

1. 项目目录结构及介绍

AI-Bootcamp 项目是一个关于生成式人工智能的自学训练营，包含了机器学习基础、大型语言模型(LLMs)、 Retrieval-Augmented Generation (RAGs)、LangChain、LangGraph、Llama 3 的微调以及 CrewAI 人工智能代理等内容。以下是项目的目录结构及文件介绍：

AI-Bootcamp/
│
├── .gitignore           # Git 忽略文件列表
├── .pre-commit-config.yaml  # pre-commit 配置文件
├── .python-version       # 指定项目使用的 Python 版本
│
├── 01.python-essentials-for-ai.ipynb  # AI 所需 Python 基础教程
├── 02.exploratory-data-analysis.ipynb  # 探索性数据分析教程
├── 02.real-world-pytorch.ipynb         # 现实世界 PyTorch 应用教程
├── 03.model-development.ipynb          # 模型开发教程
├── 04.model-evaluation-techniques.ipynb  # 模型评估技术教程
├── 05.llms-101.ipynb                   # 大型语言模型入门教程
├── ...                                # 其他教程文件
│
├── LICENSE             # 项目许可证文件
├── README.md           # 项目说明文件
└── ...                 # 其他相关文件和教程

每个 .ipynb 文件都是一个 Jupyter Notebook，包含了相关的教程内容和代码。

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动主要是通过 Jupyter Notebook 文件进行的。用户应该首先确保安装了 Jupyter 以及项目所需的 Python 环境。以下是启动项目的步骤：

1. 克隆或下载项目到本地。
2. 确保已经安装了指定版本的 Python。
3. 在项目目录中，打开终端并运行 jupyter notebook 命令。
4. 在浏览器中打开 Jupyter Notebook，然后你可以逐个打开 .ipynb 文件开始学习。

3. 项目的配置文件介绍

本项目中的配置文件主要用于管理代码风格和自动化流程。

• .gitignore 文件列出了在执行 git status、git add 或 git commit 时应该被忽略的文件或目录。
• .pre-commit-config.yaml 文件是 pre-commit 插件配置文件，它用于在提交代码前自动执行一些任务，如代码格式化、修复代码风格问题等。

用户无需直接修改这些配置文件，除非有特定的定制需求。在大多数情况下，这些配置文件已经能够满足项目的需求。

AI-Bootcamp Self-paced bootcamp on Generative AI. Tutorials on ML fundamentals, LLMs, RAGs, LangChain & AI Agents (CrewAI) 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ai/AI-Bootcamp