LLM DevOps 平台：加速大模型应用开发

bisheng 是一款开源的 LLM DevOps 平台。 该项目旨在赋能和加速大模型应用开发，帮助用户以最佳体验进入下一代应用开发模式。 其主要功能、关键特性和核心优势包括：

• 便捷：通过预置的应用模板，业务人员可以快速搭建智能应用。
• 灵活：提供数百种开发组件，并支持可视化且自由的流程编排能力。
• 可靠与企业级：具备高并发下的高可用、实时运营及效果持续迭代优化等企业级特性。
• 产品应用广泛，包括分析报告生成、知识库问答、对话交互以及要素提取等多种场景。

vulhub/vulhubhttps://github.com/vulhub/vulhub

Stars: 16.4k License: MIT

vulhub 是一个基于 Docker-Compose 的预构建的易受攻击环境集合，无需事先了解 Docker，只需执行两个简单命令即可获得一个易受攻击环境。 该项目具有以下关键特性和核心优势：

• 提供多个预构建的容器化漏洞环境。
• 无需事先了解 Docker，安装简便。
• 每个漏洞/环境目录中都有详细说明文档。
• 可以在测试完成后轻松删除容器化漏洞环境。

注意：该项目仅用于测试目的，请勿将其用作生产环境！

LemmyNet/lemmyhttps://github.com/LemmyNet/lemmy

Stars: 12.9k License: AGPL-3.0

lemmy 是一个面向联合网络的链接聚合器和论坛。 该项目提供了一个类似于 Reddit、Lobste.rs 或 Hacker News 的网站，用户可以订阅感兴趣的论坛、发布链接和讨论，进行投票和评论。它是一个易于自行托管的去中心化替代品，不受 Reddit 等公司控制干预。 主要功能和优势包括：

• 开源 AGPL 许可证
• 可自行托管且易部署
• 具备 Docker 和 Ansible 支持
• 清晰、适用移动设备的界面设计
• 仅需用户名和密码即可注册登录
• 用户头像支持

google-gemini/cookbookhttps://github.com/google-gemini/cookbook

Stars: 3.3k License: Apache-2.0

cookbook 是 Gemini API 的指南和示例集合。 该项目主要功能、关键特性、核心优势包括：

• 提供 Gemini API 的指南和示例
• 包括快速入门教程，展示如何编写提示以及使用 API 的不同功能
• 提供可构建的实际示例
• 支持多模态 Gemini 模型，可以无缝地跨文本、图像、代码和音频进行推理
• 可用于开发各种应用程序
• 支持多种官方 SDK：Python, Node.js, Dart (Flutter), Android, Swift, Go

linyiLYi/bilibothttps://github.com/linyiLYi/bilibot

Stars: 2.5k License: Apache-2.0

bilibot 是一个由哔哩哔哩用户评论微调训练而成的本地聊天机器人。 该项目的主要功能、关键特性、核心优势包括：

• 通过微调训练生成本地聊天机器人
• 支持文字聊天和语音对话
• 使用 Qwen1.5-32B-Chat 模型进行文本生成
• 基于开源项目 GPT-SOVITS 进行语音生成
• 提供了详细的运行指南和参考链接，方便用户使用和定制化。

如何系统的去学习大模型LLM ？

作为一名热心肠的互联网老兵，我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。

但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的 AI大模型资料 包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

所有资料 ⚡️ ，朋友们如果有需要全套 《LLM大模型入门+进阶学习资源包》，扫码获取~

👉优快云大礼包🎁：全网最全《LLM大模型入门+进阶学习资源包》免费分享（安全链接，放心点击）👈

​

一、全套AGI大模型学习路线

AI大模型时代的学习之旅：从基础到前沿，掌握人工智能的核心技能！

二、640套AI大模型报告合集

这套包含640份报告的合集，涵盖了AI大模型的理论研究、技术实现、行业应用等多个方面。无论您是科研人员、工程师，还是对AI大模型感兴趣的爱好者，这套报告合集都将为您提供宝贵的信息和启示。

三、AI大模型经典PDF籍

随着人工智能技术的飞速发展，AI大模型已经成为了当今科技领域的一大热点。这些大型预训练模型，如GPT-3、BERT、XLNet等，以其强大的语言理解和生成能力，正在改变我们对人工智能的认识。 那以下这些PDF籍就是非常不错的学习资源。

四、AI大模型商业化落地方案

阶段1：AI大模型时代的基础理解

• 目标：了解AI大模型的基本概念、发展历程和核心原理。
• 内容：
  • L1.1 人工智能简述与大模型起源
  • L1.2 大模型与通用人工智能
  • L1.3 GPT模型的发展历程
  • L1.4 模型工程
    - L1.4.1 知识大模型
    - L1.4.2 生产大模型
    - L1.4.3 模型工程方法论
    - L1.4.4 模型工程实践
  • L1.5 GPT应用案例

阶段2：AI大模型API应用开发工程

• 目标：掌握AI大模型API的使用和开发，以及相关的编程技能。
• 内容：
  • L2.1 API接口
    - L2.1.1 OpenAI API接口
    - L2.1.2 Python接口接入
    - L2.1.3 BOT工具类框架
    - L2.1.4 代码示例
  • L2.2 Prompt框架
    - L2.2.1 什么是Prompt
    - L2.2.2 Prompt框架应用现状
    - L2.2.3 基于GPTAS的Prompt框架
    - L2.2.4 Prompt框架与Thought
    - L2.2.5 Prompt框架与提示词
  • L2.3 流水线工程
    - L2.3.1 流水线工程的概念
    - L2.3.2 流水线工程的优点
    - L2.3.3 流水线工程的应用
  • L2.4 总结与展望

阶段3：AI大模型应用架构实践

• 目标：深入理解AI大模型的应用架构，并能够进行私有化部署。
• 内容：
  • L3.1 Agent模型框架
    - L3.1.1 Agent模型框架的设计理念
    - L3.1.2 Agent模型框架的核心组件
    - L3.1.3 Agent模型框架的实现细节
  • L3.2 MetaGPT
    - L3.2.1 MetaGPT的基本概念
    - L3.2.2 MetaGPT的工作原理
    - L3.2.3 MetaGPT的应用场景
  • L3.3 ChatGLM
    - L3.3.1 ChatGLM的特点
    - L3.3.2 ChatGLM的开发环境
    - L3.3.3 ChatGLM的使用示例
  • L3.4 LLAMA
    - L3.4.1 LLAMA的特点
    - L3.4.2 LLAMA的开发环境
    - L3.4.3 LLAMA的使用示例
  • L3.5 其他大模型介绍

阶段4：AI大模型私有化部署

• 目标：掌握多种AI大模型的私有化部署，包括多模态和特定领域模型。
• 内容：
  • L4.1 模型私有化部署概述
  • L4.2 模型私有化部署的关键技术
  • L4.3 模型私有化部署的实施步骤
  • L4.4 模型私有化部署的应用场景

学习计划：

• 阶段1：1-2个月，建立AI大模型的基础知识体系。
• 阶段2：2-3个月，专注于API应用开发能力的提升。
• 阶段3：3-4个月，深入实践AI大模型的应用架构和私有化部署。
• 阶段4：4-5个月，专注于高级模型的应用和部署。

这份完整版的所有 ⚡️ 大模型 LLM 学习资料已经上传优快云，朋友们如果需要可以微信扫描下方优快云官方认证二维码免费领取【保证100%免费】

全套 《LLM大模型入门+进阶学习资源包》↓↓↓ 获取~

👉优快云大礼包🎁：全网最全《LLM大模型入门+进阶学习资源包》免费分享（安全链接，放心点击）👈

​