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Datawhale开源Self-LLM,人人都能玩转大模型时代!

self-llm

《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。

Github上已经收获19.2k Star!

项目意义

什么是大模型?

大模型(LLM)狭义上指基于深度学习算法进行训练的自然语言处理(NLP)模型,主要应用于自然语言理解和生成等领域,广义上还包括机器视觉(CV)大模型、多模态大模型和科学计算大模型等。

百模大战正值火热,开源 LLM 层出不穷。如今国内外已经涌现了众多优秀开源 LLM,国外如 LLaMA、Alpaca,国内如 ChatGLM、BaiChuan、InternLM(书生·浦语)等。开源 LLM 支持用户本地部署、私域微调,每一个人都可以在开源 LLM 的基础上打造专属于自己的独特大模型。

然而,当前普通学生和用户想要使用这些大模型,需要具备一定的技术能力,才能完成模型的部署和使用。对于层出不穷又各有特色的开源 LLM,想要快速掌握一个开源 LLM 的应用方法,是一项比较有挑战的任务。

本项目旨在首先基于核心贡献者的经验,实现国内外主流开源 LLM 的部署、使用与微调教程;在实现主流 LLM 的相关部分之后,我们希望充分聚集共创者,一起丰富这个开源 LLM 的世界,打造更多、更全面特色 LLM 的教程。星火点点,汇聚成海。

项目受众

  • • 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。

项目规划及进展

Example 系列

Chat-嬛嬛

Chat-甄嬛是利用《甄嬛传》剧本中所有关于甄嬛的台词和语句,基于LLM进行LoRA微调得到的模仿甄嬛语气的聊天语言模型。

Tianji-天机

天机是一款基于人情世故社交场景,涵盖提示词工程 、智能体制作、 数据获取与模型微调、RAG 数据清洗与使用等全流程的大语言模型系统应用教程。

AMChat:

AM (Advanced Mathematics) chat 是一个集成了数学知识和高等数学习题及其解答的大语言模型。该模型使用 Math 和高等数学习题及其解析融合的数据集,基于 InternLM2-Math-7B 模型,通过 xtuner 微调,专门设计用于解答高等数学问题。

数字生命

本项目将以我为原型,利用特制的数据集对大语言模型进行微调,致力于创造一个能够真正反映我的个性特征的AI数字人——包括但不限于我的语气、表达方式和思维模式等等,因此无论是日常聊天还是分享心情,它都以一种既熟悉又舒适的方式交流,仿佛我在他们身边一样。整个流程是可迁移复制的,亮点是数据集的制作。

已支持模型

  • • Qwen3
  • • Kimi
  • • Llama4
  • • SpatialLM
  • • Hunyuan3D-2
  • • Gemma3
  • • DeepSeek-R1-Distill
  • • MiniCPM-o-2_6
  • • InternLM3
  • • phi4
  • • Qwen2.5-Coder
  • • Qwen2-vl
  • • Qwen2.5
  • • Apple OpenELM
  • • Llama3_1-8B-Instruct
  • • Gemma-2-9b-it
  • • Yuan2.0
  • • Yuan2.0-M32
  • • DeepSeek-Coder-V2
  • • 哔哩哔哩 Index-1.9B
  • • 谷歌-Gemma
  • • BlueLM Vivo 蓝心大模型
  • • DeepSeek 深度求索
  • • Baichuan 百川智能
  • • ChatGLM3

开源地址

https://github.com/datawhalechina/self-llm

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  • 商业落地:《生成式 AI 商业落地白皮书》《AI Agent 应用落地技术白皮书》;
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3. 97 道 LLMs 真题:聚焦大型语言模型高频问题

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L2阶段:攻坚篇丨RAG开发实战工坊

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L3阶段:跃迁篇丨Agent智能体架构设计

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