Hands-On LLMs 项目教程

1. 项目介绍

Hands-On LLMs 是一个开源项目，旨在帮助开发者学习如何设计、训练和部署一个实时金融顾问的大型语言模型（LLM）系统。该项目涵盖了LLMs、LLMOps和向量数据库的使用，通过实际案例和代码示例，帮助开发者掌握相关技术。

2. 项目快速启动

2.1 克隆项目

首先，克隆项目到本地：

git clone https://github.com/iusztinpaul/hands-on-llms.git
cd hands-on-llms

2.2 安装依赖

项目使用 Poetry 进行依赖管理，确保你已经安装了 Poetry。然后运行以下命令安装依赖：

poetry install

2.3 配置外部服务

在开始使用项目之前，你需要配置一些外部服务，如 Alpaca、Qdrant、Comet ML 和 AWS。具体配置步骤请参考项目中的 README.md 文件。

2.4 运行示例

项目包含多个模块，每个模块都有自己的 README 文件，提供了详细的安装和使用说明。以下是一个简单的示例，展示如何运行训练管道：

cd modules/training_pipeline
poetry run python main.py

3. 应用案例和最佳实践

3.1 金融顾问系统

该项目的主要应用案例是构建一个实时金融顾问系统。通过训练一个专门用于金融领域的LLM，系统能够回答用户的金融问题，并提供相关的建议。

3.2 最佳实践

• 数据集生成：使用GPT-3.5生成金融问答数据集，用于微调开源LLM。
• 模型微调：使用QLoRA方法微调模型，以提高模型在特定任务上的表现。
• 实时流处理：使用Bytewax构建实时流处理管道，将金融新闻文档转换为向量并存储在Qdrant向量数据库中。
• 推理管道：使用LangChain构建推理管道，结合向量数据库和微调模型，提供实时的金融咨询服务。

4. 典型生态项目

4.1 Hugging Face Transformers

Hugging Face 的 Transformers 库是该项目中使用的主要工具之一，提供了大量的预训练模型和工具，用于文本分类、生成和语义搜索等任务。

4.2 Qdrant

Qdrant 是一个高效的向量数据库，用于存储和查询高维向量数据。在项目中，Qdrant 用于存储金融新闻文档的向量表示，以便进行语义搜索。

4.3 Comet ML

Comet ML 是一个用于机器学习实验跟踪和模型管理的平台。在项目中，Comet ML 用于跟踪训练实验和监控推理结果。

4.4 Beam

Beam 是一个提供无服务器GPU计算的平台，用于部署训练和推理管道。通过Beam，开发者可以在云端高效地训练和部署LLM。

通过以上模块的学习和实践，开发者可以全面掌握如何构建和部署一个实时的金融顾问LLM系统。