大模型理论基础(so-large-lm)+《开源大模型食用指南》助你速通大模型！（文档分享）-优快云博客

前言

在当前信息时代，大型语言模型（Large Language Models，LLMs）的发展速度和影响力日益显著。随着技术进步，我们见证了从基本的Transformer架构到更为复杂和高效的模型架构的演进，如Mixture of Experts (MOE) 和Retrieval-Augmented Generation (RAG)。这些进步不仅推动了人工智能领域的边界，也对理解和应用这些技术提出了新的要求。

本前言介绍的课程笔记源自于“大模型理论基础（so-large-lm）”课程，一个致力于探索和理解大型模型发展的前沿课程。一年前，该课程已经讲述了MOE和RAG架构的重要性，并在课程内容中对这两种架构进行了深入讲解。这不仅证明了学习大模型理论基础的重要性，也展示了课程内容的前瞻性和实用价值。

随着时间的推移，大模型的研究和应用领域继续迅速发展，促使我们对已有知识的理解进行更新和深化。因此，本课程笔记旨在开源学习的背景下，基于今年年初的学习成果，进一步讲解和深化对MOE和RAG内容的理解。这份笔记不仅反映了当前大模型研究的最新动态，也体现了深入学习和掌握这些复杂架构的重要性。

通过本课程笔记，读者将能够获得对MOE和RAG架构更为深入的理解，掌握它们的设计原理、优势及应用场景。我们希望这份笔记能够为广大学习者提供价值，促进对大模型理论基础知识的深入学习和应用，同时激发更多的创新和探索。

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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。

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。