无敌大模型入门文档：开源大模型食用指南，私有化大模型完美教程来了-优快云博客

前言

《开源大模型食用指南》 是一个围绕开源大模型、针对国内初学者、基于 AutoDL 平台的中国宝宝专属大模型教程，针对各类开源大模型提供包括环境配置、本地部署、高效微调等技能在内的全流程指导，简化开源大模型的部署、使用和应用流程，让更多的普通学生、研究者更好地使用开源大模型，帮助开源、自由的大模型更快融入到普通学习者的生活中。 项目的主要内容包括：

基于 AutoDL 平台（可扩展，例如阿里云）的开源 LLM 环境配置指南，针对不同模型要求提供不同的详细环境配置步骤；
针对国内外主流开源 LLM 的部署使用教程，包括 InternLM、Qwen、ChatGLM、DeepSeek 等；
开源 LLM 的部署应用指导，包括命令行调用、在线 Demo 部署、LangChain 框架集成等；
开源 LLM 的全量微调、高效微调方法，包括分布式全量微调、LoRA、ptuning 等。

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图1.项目主页

开源初心

什么是大模型？

大模型（LLM）狭义上指基于深度学习算法进行训练的自然语言处理（NLP）模型，主要应用于自然语言理解和生成等领域，广义上还包括机器视觉（CV）大模型、多模态大模型和科学计算大模型等。

百模大战正值火热，开源LLM层出不穷。如今国内外已经涌现了众多优秀开源 LLM，国外如 LLaMA、Alpaca，国内如 ChatGLM、BaiChuan、InternLM（书生·浦语）等。开源 LLM 支持用户本地部署、私域微调，每一个人都可以在开源 LLM 的基础上打造专属于自己的独特大模型。

然而，当前普通学生和用户想要使用这些大模型，需要具备一定的技术能力，才能完成模型的部署和使用。对于层出不穷又各有特色的开源 LLM，想要快速掌握一个开源 LLM 的应用方法，是一项比较有挑战的任务。

本项目旨在首先基于核心贡献者的经验，实现国内外主流开源 LLM 的部署、使用与微调教程；在实现主流 LLM 的相关部分之后，我们希望充分聚集共创者，一起丰富这个开源 LLM 的世界，打造更多、更全面特色 LLM 的教程。星火点点，汇聚成海。

我们希望成为 LLM 与普罗大众的阶梯，以自由、平等的开源精神，拥抱更恢弘而辽阔的 LLM 世界。

项目受众

本项目适合以下学习者：

想要使用或体验LLM，但无条件获得或使用相关 API；
希望长期、低成本、大量应用LLM；
对开源LLM感兴趣，想要亲自上手开源 LLM；
NLP在学，希望进一步学习LLM；
希望结合开源LLM，打造领域特色的私域 LLM；
以及最广大、最普通的学生群体。

项目规划及进展

本项目拟围绕开源 LLM 应用全流程组织，包括环境配置及使用、部署应用、微调等，每个部分覆盖主流及特点开源 LLM：

图2.已支持的模型

学习指南

本教程出发点便是降低大模型部署开发的学习门槛，帮助更多初学者入门大模型开发领域， 因此本教程的受众是所有具备基础 Python 能力，想要掌握大模型应用开发部署技能的开发者。也就是说，本项目对学习者的人工智能基础、算法基础没有任何要求，仅需要掌握基本 Python 语法、掌握初级 Python 开发技能即可 。学习者可以任意挑选一个模型进行学习，每个教程都是相对独立的教程。

理论上7小时就可以将本项目的所有教程全部跑通一遍（除全量微调外），一杯奶茶速通大模型，掌握开源大模型部署的核心科技。

文章最后

为什么要做这样一个开源项目？我自己也是一名学习者，在暑假期间参加了 Datawhale 组织的夏令营学习活动，并作为专业助教为学习者解答疑惑。做助教期间帮助了很多学习者，也感受到了学习者关于大模型参差不齐的水平，很多我看来很简单的入门的知识，初学者也需要很长时间来理解（如果没有合适的引导）。所以我和我的小伙伴决心做一个让更多的普通学生、研究者更好地使用开源大模型，帮助开源、自由的大模型更快融入到普通学习者的生活中的项目，因此《开源大模型食用指南》诞生了。

最后，由于贡献者团队时间仓促、精力有限，教程难免有些疏漏甚至错误，我们期望学习者在学习的同时，也能积极给我们建议，或者直接对项目进行贡献，让我们共同打磨教程，为后面的学习者提供更好的内容。

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