【免费下载】 动手学大模型（Hands-On Large Language Models-CN）使用教程

1. 项目介绍

本项目是基于Jay Alammar和Maarten Grootendorst所著的《Hands-On Large Language Models》一书的中文化项目。书中详尽地介绍了大型语言模型（LLMs）的原理和应用，本项目旨在为中文用户提供一个动手实践的平台，包含了详细的代码注释和适合国内网络环境的Notebook版本。

2. 项目快速启动

环境准备

在开始之前，请确保您的系统中已经安装了以下依赖：

• Python 3.8 或更高版本
• Jupyter Notebook或JupyterLab
• PyTorch
• 相关的Python库（具体见requirements.txt）

启动步骤

1. 克隆项目到本地：

   git clone https://github.com/bbruceyuan/Hands-On-Large-Language-Models-CN.git
   cd Hands-On-Large-Language-Models-CN
   

2. 安装依赖：

   pip install -r requirements.txt
   

3. 启动Jupyter Notebook：

   jupyter notebook
   

4. 在浏览器中打开Jupyter Notebook，选择相应的.ipynb文件开始实践。

3. 应用案例和最佳实践

本项目包含以下章节的实践案例：

• 第一章：介绍大模型
• 第二章：Tokens和Embeddings
• 第三章：探索Transformer LLMs内部结构
• 第四章：文本分类
• 第五章：文本聚类和主题建模
• 第六章：Prompt Engineering
• 第七章：高级文本生成技术和工具
• 第八章：语义搜索和检索增强生成
• 第九章：多模态大型语言模型
• 第十章：创建文本嵌入模型
• 第十一章：为分类任务微调表示模型
• 第十二章：大模型SFT

每个章节都有对应的Notebook文件，用户可以跟随教程逐步实践。

4. 典型生态项目

本项目的典型生态项目包括：

• AIStackDC：提供算力平台，可以直接ssh，配置后成为一个独立的开发机。
• openbayes：提供GPU资源，注册后可以获得免费的CPU和GPU使用时间。

用户可以根据自己的需求选择合适的项目进行进一步的学习和实践。