Awesome-LLM 项目指南

Awesome-LLM 项目指南

Awesome-LLMAwesome-LLM: a curated list of Large Language Model项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/aw/Awesome-LLM

本文档将引导您了解和使用 Awesome-LLM 开源项目,该项目是一个收集大型语言模型(LLMs)相关资源的精选列表。

1. 项目目录结构及介绍

Awesome-LLM/
├── README.md       // 主要的项目说明文件
├── licenses/       // 不同项目使用的许可证文件夹
├── models/         // 各种模型的描述和链接
│   ├── base-models/    // 底座模型资源
│   ├── verticals/     // 垂直领域微调模型
│   └── tutorials/      // 模型训练和应用教程
├── datasets/       // 用于训练和评估的数据集
├── benchmarks/     // 评估和基准测试平台
│   ├── chatbot_arena/  // Chatbot Arena 领先板
│   ├── mixeval/        // MixEval 领先板
│   └── alpacaeval/     // AlpacaEval 领先板
└── tools/           // 工具和实用程序
    ├── scripts/         // 脚本示例
    ├── libraries/       // 相关库和框架
    └── utilities/       // 辅助工具

目录结构清晰地组织了各个方面的资源,包括模型、数据集、基准测试平台以及实用工具。您可以分别深入探索这些子目录以获取具体信息。

2. 项目的启动文件介绍

由于 Awesome-LLM 是一个资源和信息的集合,它没有特定的启动文件来运行一个应用程序。这个项目是通过阅读 README.md 文件和浏览不同子目录来探索的。若想查看有关特定模型或工具的详细信息,通常会在相应的子目录下找到对应的文档或链接。

例如,如果您对基础模型感兴趣,可以查看 models/base-models/ 下的资料;如果想要了解基准测试平台,可以查阅 benchmarks/ 目录的内容。

3. 项目的配置文件介绍

Awesome-LLM 项目本身不包含全局配置文件,因为它主要是资源索引,不需要统一的设置。不过,在一些示例脚本或工具中可能会有自己的配置文件。例如在 tools/scripts/ 中,可能有一些脚本需要自定义参数来运行。这些脚本通常会有相关的命令行选项或者配置文件(如 .json.yaml 格式),用于定制模型的推理设置、API 密钥或路径等。

为了详细了解特定工具或脚本的配置,建议查看它们各自的文档或示例。

请根据您的需求深入研究 Awesome-LLM 的各个部分,利用这些资源进一步理解和应用大型语言模型。

Awesome-LLMAwesome-LLM: a curated list of Large Language Model项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/aw/Awesome-LLM

创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考

资源下载链接为: https://pan.quark.cn/s/3d8e22c21839 随着 Web UI 框架(如 EasyUI、JqueryUI、Ext、DWZ 等)的不断发展与成熟,系统界面的统一化设计逐渐成为可能,同时代码生成器也能够生成符合统一规范的界面。在这种背景下,“代码生成 + 手工合并”的半智能开发模式正逐渐成为新的开发趋势。通过代码生成器,单表数据模型以及一对多数据模型的增删改查功能可以被直接生成并投入使用,这能够有效节省大约 80% 的开发工作量,从而显著提升开发效率。 JEECG(J2EE Code Generation)是一款基于代码生成器的智能开发平台。它引领了一种全新的开发模式,即从在线编码(Online Coding)到代码生成器生成代码,再到手工合并(Merge)的智能开发流程。该平台能够帮助开发者解决 Java 项目中大约 90% 的重复性工作,让开发者可以将更多的精力集中在业务逻辑的实现上。它不仅能够快速提高开发效率,帮助公司节省大量的人力成本,同时也保持了开发的灵活性。 JEECG 的核心宗旨是:对于简单的功能,可以通过在线编码配置来实现;对于复杂的功能,则利用代码生成器生成代码后,再进行手工合并;对于复杂的流程业务,采用表单自定义的方式进行处理,而业务流程则通过工作流来实现,并且可以扩展出任务接口,供开发者编写具体的业务逻辑。通过这种方式,JEECG 实现了流程任务节点和任务接口的灵活配置,既保证了开发的高效性,又兼顾了项目的灵活性和可扩展性。
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