《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。

Databricks 发布开源指令微调大语言模型 Dolly 2.0

Databricks发布开源指令微调大语言模型Dolly2.0Databricks公司两周前发布了它的指令遵循（instruction-following）大语言模型Dolly，本周三它发布了——可授权商业使用的开源指令微调大语言模型。Dolly2.0有120亿参数，基于EleutherAIpythia模型家族，使用高质量的人类生成的指令遵循数据集进行微调。Databricks开源了Dolly2.0的整个系统，包括训练代码、数据集和模型权重，全都适合商业使用。而目前开源社区流行的LLaMA衍生模型使用的是非商业使用授权。来源，来自：雷锋频道：@kejiqu群组：@kejiquchat投稿：@kejiqubot

LLM Engine：一个开源引擎，用于微调和提供大型语言模型的服务，是定制和提供LLM的最简单方式

：一个开源引擎，用于微调和提供大型语言模型的服务，是定制和提供LLM的最简单方式主要特征适用于你喜爱的模型的即用型API：部署和服务开源基础模型-包括LLaMA、MPT和Falcon。使用Scale托管模型或部署到您自己的基础设施。微调基础模型：根据您自己的数据微调开源基础模型，以优化性能。优化推理：LLMEngine提供推理API，用于流式响应和动态批处理输入，以实现更高的吞吐量和更低的延迟。开源集成：使用单个命令部署任何。即将推出的功能K8s安装文档：我们正在努力记录您自己的基础设施上推理和微调功能的安装和维护。目前，我们的文档涵盖了使用我们的客户端库访问Scale的托管基础​​设施。快速冷启动时间：为了防止GPU闲置，LLMEngine在不使用模型时会自动将模型缩放为零，并在几秒钟内扩展，即使对于大型基础模型也是如此。成本优化：部署人工智能模型比商业模型更便宜，包括冷启动和预热时间。

本地LLM使用指南 0.2 | #指南

#指南LLMs，即大型语言模型（LargeLanguageModels），是一种基于人工智能和机器学习技术构建的先进模型，旨在理解和生成自然语言文本。这些模型通过分析和学习海量的文本数据，掌握语言的结构、语法、语义和上下文等复杂特性，从而能够执行各种语言相关的任务。LLM的能力包括但不限于文本生成、问答、文本摘要、翻译、情感分析等。LLMs例如GPT、LLama、Mistral系列等，通过深度学习的技术架构，如Transformer，使得这些模型能够捕捉到文本之间深层次的关联和含义。模型首先在广泛的数据集上进行预训练，学习语言的一般特征和模式，然后可以针对特定的任务或领域进行微调，以提高其在特定应用中的表现。预训练阶段让LLMs掌握了大量的语言知识和世界知识，而微调阶段则使模型能够在特定任务上达到更高的性能。这种训练方法赋予了LLMs在处理各种语言任务时的灵活性和适应性，能够为用户提供准确、多样化的信息和服务。

英伟达的通用大模型 Nemotron，开源了最新的 3400 亿参数版本。

英伟达的通用大模型Nemotron，开源了最新的3400亿参数版本。本周五，英伟达宣布推出Nemotron-4340B。它包含一系列开放模型，开发人员可以使用这些模型生成合成数据，用于训练大语言模型（LLM），可用于医疗健康、金融、制造、零售等所有行业的商业应用。高质量的训练数据在自定义LLM的响应性能、准确性和质量中起着至关重要的作用——但强大的数据集经常是昂贵且难以访问的。通过独特的开放模型许可，Nemotron-4340B为开发人员提供了一种免费、可扩展的方式来生成合成数据，从而帮助人们构建强大的LLM。Nemotron-4340B系列包括基础、Instruct和Reward模型，它们形成了一个pipeline，用于生成训练和改进LLM的合成数据。这些模型经过优化，可与NVIDIANeMo配合使用，后者是一个用于端到端模型训练的开源框架，包括数据管理、定制和评估。它们还针对开源NVIDIATensorRT-LLM库的推理进行了优化。英伟达表示，Nemotron-4340B现已可从HuggingFace下载。开发人员很快就能在ai.nvidia.com上访问这些模型，它们将被打包为NVIDIANIM微服务，并带有可在任何地方部署的标准应用程序编程接口。大语言模型可以帮助开发人员在无法访问大型、多样化标记数据集的情况下生成合成训练数据。Nemotron-4340BInstruct模型创建了多样化的合成数据，模仿了现实世界数据的特征，有助于提高数据质量，从而提高自定义LLM在各个领域的性能和鲁棒性。来源：机器之心

Mozilla最近推出了一个名为Llamafile的开源项目，其目的是让大众更容易使用开源的大语言模型(LLM)。

Mozilla最近推出了一个名为Llamafile的开源项目，其目的是让大众更容易使用开源的大语言模型(LLM)。Llamafile通过将LLM聊天机器人的全部复杂架构简化为一个可在六个操作系统上运行的单一可执行文件。它结合了和两个开源项目的功能。Mozilla希望Llamafile可以降低开发者和普通用户使用开源LLM的门槛，让更多人参与开源AI的发展，为商业化的封闭源LLM提供一个开源的可选方案。Llamafile也代表了“本地AI”的理念，即AI运行在本地设备上，由用户完全控制，不依赖网络，可以保护隐私。这有助于开源AI抵制大公司对AI的控制。