本文汇总了大模型实战项目，涵盖模型训练、微调(LoRA、P-Tuning等)及分布式训练等核心环节。提供从6B到65B模型的全量微调到高效微调再到RLHF的完整教程，包含命令行调用、Demo部署、LangChain集成等工程化实战指南。项目通过模块化代码和清晰文档，帮助开发者快速掌握大模型开发与优化，资源可免费领取。
去年主要聚焦于大模型和GPT的原理，而今年则转向项目实战。这是我目前为止，见过最全面的大模型实战项目汇总，涵盖了大模型训练、微调方法以及分布式训练等实战环节。可以写入简历的大模型实战项目，非常适合学习练手和写入简历，赶快练起来吧！
项目亮点：
① 全流程技术覆盖：涵盖模型训练、微调（如LoRA、P-Tuning等高效微调方法）、分布式训练等核心环节；
② 工程化实战指南：提供命令行调用、在线 Demo 部署、LangChain 框架集成等实用场景的详细指导；
项目目录:
项目通过模块化代码和清晰的技术文档，成为开发者快速掌握大模型开发与优化的实用资源库。
汇总了在大模型实践中训练相关的所有教程。从6B到65B，从全量微调到高效微调（LoRA，QLoRA，P-Tuning v2），再到RLHF（基于人工反馈的强化学习）。
项目截图：
如何学习AI大模型？
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这是一份大模型从零基础到进阶的学习路线大纲全览，小伙伴们记得点个收藏！
第一阶段：从大模型系统设计入手，讲解大模型的主要方法；
第二阶段：在通过大模型提示词工程从Prompts角度入手更好发挥模型的作用；
第三阶段：大模型平台应用开发借助阿里云PAI平台构建电商领域虚拟试衣系统；
第四阶段：大模型知识库应用开发以LangChain框架为例，构建物流行业咨询智能问答系统；
第五阶段：大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型；
第六阶段：以SD多模态大模型为主，搭建了文生图小程序案例；
第七阶段：以大模型平台应用与开发为主，通过星火大模型，文心大模型等成熟大模型构建大模型行业应用。
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👉学会后的收获：👈
• 基于大模型全栈工程实现（前端、后端、产品经理、设计、数据分析等），通过这门课可获得不同能力；
• 能够利用大模型解决相关实际项目需求： 大数据时代，越来越多的企业和机构需要处理海量数据，利用大模型技术可以更好地处理这些数据，提高数据分析和决策的准确性。因此，掌握大模型应用开发技能，可以让程序员更好地应对实际项目需求；
• 基于大模型和企业数据AI应用开发，实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能， 学会Fine-tuning垂直训练大模型（数据准备、数据蒸馏、大模型部署）一站式掌握；
• 能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练能力，提高程序员的编码能力： 大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习框架等技术，这些技术的掌握可以提高程序员的编码能力和分析能力，让程序员更加熟练地编写高质量的代码。
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