《开源大模型食用指南》基于Linux环境快速部署开源大模型 | #指南

《》基于Linux环境快速部署开源大模型#指南本项目是一个围绕开源大模型、针对国内初学者、基于AutoDL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：基于AutoDL平台（可扩展，例如阿里云）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；针对国内外主流开源LLM的部署使用教程，包括LLaMA、ChatGLM、InternLM等；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；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。

开源大模型使用指南 | #指南

#指南本项目是一个围绕开源大模型、针对国内初学者、基于AutoDL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：基于AutoDL平台（可扩展，例如阿里云）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；针对国内外主流开源LLM的部署使用教程，包括LLaMA、ChatGLM、InternLM等；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；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。本项目适合以下学习者：想要使用或体验LLM，但无条件获得或使用相关API；希望长期、低成本、大量应用LLM；对开源LLM感兴趣，想要亲自上手开源LLM；NLP在学，希望进一步学习LLM；希望结合开源LLM，打造领域特色的私域LLM；以及最广大、最普通的学生群体。

见鬼了，谷歌居然开源LLM模型了，Meta要慌了。#ai##llm#

见鬼了，谷歌居然开源LLM模型了，Meta要慌了。Gemma采用了和Gemini一样技术的开源LLM，同时质量也比同规模的模型要强。下面是一些要点：◈两种尺寸的模型权重：Gemma2B和Gemma7B。每种尺寸都有预训练和指导调整的变体。◈一个生成式人工智能工具包，为使用Gemma创建更安全的人工智能应用提供指导和必要工具。◈通过原生Keras3.0为所有主要框架（JAX、PyTorch和TensorFlow）提供推理和监督微调（SFT）的工具链。◈准备好的Colab和Kaggle笔记本，以及与HuggingFace、MaxText、NVIDIANeMo和TensorRT等流行工具的集成，使得开始使用Gemma变得非常容易。◈预先训练和经过调整的Gemma模型可以在您的笔记本电脑、工作站或GoogleCloud上运行，并可以轻松部署到VertexAI和GoogleKubernetesEngine（GKE）。◈跨多个人工智能硬件平台的优化确保了行业领先的性能，包括NVIDIAGPU和GoogleCloudTPU。◈允许所有组织进行负责任的商业使用和分发，无论规模大小。◈未来还会发布Gemma更大模型变体。了解更多：

Poly：用Rust编写的GPU加速语言模型(LLM)服务器，可高效提供多个本地LLM模型的服务。

：用Rust编写的GPU加速语言模型(LLM)服务器，可高效提供多个本地LLM模型的服务。主要提供：为多个本地LLM模型提供高性能、高效和可靠的服务可选择通过CUDA或Metal进行GPU加速可配置的LLM完成任务（提示、召回、停止令牌等）通过HTTPSSE流式传输完成响应，使用WebSockets聊天使用JSON模式对完成输出进行有偏差的采样使用向量数据库（内置文件或Qdrant等外部数据库）进行记忆检索接受PDF和DOCX文件并自动将其分块存储到内存中使用静态API密钥或JWT标记确保API安全简单、单一的二进制+配置文件服务器部署，可水平扩展附加功能：用于轻松测试和微调配置的Web客户端用于本地运行模型的单二进制跨平台桌面客户端

为了让开发者也能用上 AI 大型语言模型 (LLM) 的能力，微软在 GitHub 上开源了一个轻量级 SDK：semantic

为了让开发者也能用上AI大型语言模型(LLM)的能力，微软在GitHub上开源了一个轻量级SDK：，可以说是部分Copilot的解决方案。该SDK支持和封装了来自最新AI研究的多种设计模式，以便开发人员可以将复杂的技能注入他们的应用程序。SDK提供了提示链、递归推理、总结、零/少样本学习、上下文记忆、长期记忆、嵌入、语义索引、规划和访问外部知识存储以及内部数据等功能。

Line日本总部本周宣布开源自家开发的日语大型语言模型（LLM）。

Line日本总部本周宣布开源自家开发的日语大型语言模型（LLM）。，可用于研究和商业用途，包含和个参数两个版本，均可在HuggingFaceHub上获取。，Line一直专注于大型语言模型HyperCLOVA，在2021年5月，Line首次公开了基于2040亿个参数训练的韩文版LLMHyperCLOVA，然后在11月公布了拥有850亿个参数的日语专用版本。此次公开的模型与HyperCLOVA是不同部门并行开发的。此次开源的模型团队指出，此模型是基于Line自家的日语大型Web文本进行训练的，使用了650GB数据集进行训练。研究团队还提供了本次公开的两个模型与Rinna-3.6B和OpenCALM-7B模型的准确度和困惑度（perplexityscore，PPL）比较数据。——