《开源模型食用指南》基于Linux环境快速部署开源模型(附教程)

今天给大家推荐一个非常适合中国宝宝学习的专属大模型教程，也就是它《开源模型食用指南》！

当前百模大战正值火热，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等，然而，当前普通学生和用户想要建立大模型，需要具备目标技术能力，才能完成模型的部署和使用，所以这份教程能够帮助你们解决技术难题！

本项目的主要内容包括：

1. 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；
2. 针对国内外主流开源LLM的部署使用教程，包括LLaMA、ChatGLM、InternLM等；
3. 开源 LLM 的部署应用指导，包括命令行调用、在线演示部署、LangChain 框架集成等；
4. 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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学习建议：

先学习环境配置，然后再学习模型的部署使用，最后再学习微调。因为环境配置是基础，模型的部署使用是基础，微调是进阶。初学者可以选择Qwen1.5，InternLM2，MiniCPM等模型优先学习。

本教程适合以下人群学习：

• 想要使用或体验LLM，但无条件获得或使用相关API；
• 希望长期、高端、大量申请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。

教程一览：

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