微软生成式 AI 学习资源:微软手把手教你构建生成式 AI 应用!

新春伊始:从CHAT-GPT到生成式AI,人工智能新范式 近期人工智能研究公司OpenAI推出的聊天机器人模型CHAT-GPT不断出圈,据 Semafor 报道,微软正商谈以 290 亿美元估值,向 OpenAI 投资 100 亿美元,一切均指向人工智能模型的新范式“生成式AI模型(Generative Model)” 阅读详情

本文介绍微软的 github 项目:generative-ai-for-beginners,项目地址:https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners,为不可多得的学习生成式 AI 的宝贵学习资料,目前已有 75K stars。

“21个课程,教你所有需要知道的内容,以便开始构建生成式 AI 应用”。

课程内容包括生成式 AI 的方方面面,如提示工程、AI agents、模型微调、文本生成、图片生成、聊天应用、工具调用、RAG 等。

课程介绍

这门课程共有 21 课,每节课都有相应的主题,学习者可以从任何一课开始学习!

课程标记为“Learn”课(解释生成式人工智能的概念),或标记为“Build”课(实践课,解释概念并提供 Python 和 TypeScript 的代码示例)。

每节课还包括一个“继续学习”部分,提供额外的学习工具。

每节课包括的内容:

  • 一个简短的视频介绍主题
  • 关于课程的书面介绍。
  • Python 和 TypeScript 代码示例(支持 Azure OpenAI 和 OpenAI API)。
  • 额外学习资源链接,用于进一步的学习。

️课程目录

  1. 课程开始:设置开发环境。
  2. 生成式 AI 和 LLMs 入门:了解生成式 AI 是什么以及大型语言模型(LLMs)如何工作。
  3. 探索和比较不同的 LLMs:根据使用场景选择合适的模型。
  4. 使用生成式 AI:构建生成式 AI 应用程序。
  5. 理解提示工程基础:提示工程最佳实践。
  6. 创建高级提示:如何应用提示工程技术来提高提示的效果。
  7. 构建文本生成应用:使用 Azure OpenAI / OpenAI API 构建文本生成应用。
  8. 构建聊天应用:高效构建和集成聊天应用的技巧。
  9. 构建搜索应用和向量数据库:使用嵌入式技术搜索数据。
  10. 构建图像生成应用:构建图像生成应用程序。
  11. 构建低代码 AI 应用:使用低代码工具构建生成式 AI 应用程序。
  12. 通过 Function Calling 集成外部应用:Function Calling 介绍及其使用场景
  13. AI 应用的用户体验设计:开发生成式 AI 应用程序时的用户体验设计原则。
  14. 保障生成式 AI 应用的安全:AI 系统面临的威胁和风险以及保障系统安全的方法。
  15. 生成式 AI 应用生命周期:管理 LLM 生命周期和 LLMOps 的工具和指标。
  16. 检索增强生成(RAG)和向量数据库:使用 RAG 框架从向量数据库中检索嵌入(embeddings)。
  17. 开源模型和 Hugging Face:使用 Hugging Face 上的开源模型构建应用程序。
  18. AI 代理:使用 AI 代理框架构建应用程序。
  19. 微调 LLMs:微调 LLMs 的概念、原因和方法。
  20. 使用 SLMs 构建:使用小型语言模型(SLMs)构建应用程序的优势。
  21. 使用 Mistral 模型构建:Mistral 系列模型的特点和差异。
  22. 使用 Meta 模型构建:Meta 系列模型的特点和差异。

 如何系统的去学习大模型LLM ?

大模型时代,火爆出圈的LLM大模型让程序员们开始重新评估自己的本领。 “AI会取代那些行业?”“谁的饭碗又将不保了?”等问题热议不断。

事实上,抢你饭碗的不是AI,而是会利用AI的人。

继科大讯飞、阿里、华为等巨头公司发布AI产品后,很多中小企业也陆续进场!超高年薪,挖掘AI大模型人才! 如今大厂老板们,也更倾向于会AI的人,普通程序员,还有应对的机会吗?

与其焦虑……

不如成为「掌握AI工具的技术人」,毕竟AI时代,谁先尝试,谁就能占得先机!

但是LLM相关的内容很多,现在网上的老课程老教材关于LLM又太少。所以现在小白入门就只能靠自学,学习成本和门槛很高。

基于此,我用做产品的心态来打磨这份大模型教程,深挖痛点并持续修改了近70次后,终于把整个AI大模型的学习门槛,降到了最低!

在这个版本当中:

第一您不需要具备任何算法和数学的基础
第二不要求准备高配置的电脑
第三不必懂Python等任何编程语言

您只需要听我讲,跟着我做即可,为了让学习的道路变得更简单,这份大模型教程已经给大家整理并打包,现在将这份 LLM大模型资料 分享出来:包括LLM大模型书籍、640套大模型行业报告、LLM大模型学习视频、LLM大模型学习路线、开源大模型学习教程等, 😝有需要的小伙伴,可以 扫描下方二维码领取🆓↓↓↓

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一、LLM大模型经典书籍

AI大模型已经成为了当今科技领域的一大热点,那以下这些大模型书籍就是非常不错的学习资源。

在这里插入图片描述

二、640套LLM大模型报告合集

这套包含640份报告的合集,涵盖了大模型的理论研究、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。(几乎涵盖所有行业)
在这里插入图片描述

三、LLM大模型系列视频教程

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四、LLM大模型开源教程(LLaLA/Meta/chatglm/chatgpt)

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五、AI产品经理大模型教程

在这里插入图片描述

LLM大模型学习路线 ↓

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
    • L2.3 流水线工程
    • 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
    • L3.2 MetaGPT
    • L3.3 ChatGLM
    • L3.4 LLAMA
    • 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

这份 LLM大模型资料 包括LLM大模型书籍、640套大模型行业报告、LLM大模型学习视频、LLM大模型学习路线、开源大模型学习教程等, 😝有需要的小伙伴,可以 扫描下方二维码领取🆓↓↓↓

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HBase学习二:RegionServer详解 RegionServer是HBase系统中最核心的组件,主要负责用户数据写入、读取等基础操作。RegionServer组件实际上是一个综合体系,包含多个各司其职的核心模块:HLog、MemStore、HFile以及BlockCache。一个RegionServer由一个(或多个)HLog、一个BlockCache以及多个Region组成。其中,HLog用来保证数据写入的可靠性;BlockCache可以将数据块缓存在内存中以提升数据读取性能; 阅读详情

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Llama-Turbo
博客等级 码龄4年 9901粉丝 2022原创
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