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《开源大模型食用指南》针对中国宝宝量身打造的基于Linux环境快速微调（全参数/Lora）、部署国内外开源大模型（LLM）/多模态大模型（MLLM）教程
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开源大模型食用指南 中文 English   本项目是一个围绕开源大模型、针对国内初学者、基于 Linux 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。   本项目的主要内容包括： 1. 基于 Linux 平台的开源 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 Demo 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。   项目的主要内容就是教程，让更多的学生和未来的从业者了解和熟悉开源大模型的食用方法！任何人都可以提出issue或是提交PR，共同构建维护这个项目。   想要深度参与的同学可以联系我们，我们会将你加入到项目的维护者中。   学习建议：本项目的学习建议是，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。 …
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