前言

智谱 AI 发布了最新开源模型 GLM4,通过 10T 高质量多语言数据与更先进的训练技术,达到了更加出色的生成效果。

在仅有 9B 参数的前提下，在中文能力、长文本能力以及工具调用等任务中达到了更加出色的效果。

教程介绍

秉承开源贡献的宗旨，Datawhale团队成员在模型发布 12 小时 之内，为 编写了GLM-4整套教学流程，包括：

1. 模型 api 部署；
2. Langchain 接入；
3. WebDemo 部署；
4. vLLM 部署；
5. LoRA 高效指令微调。
   

教程除提供过程代码外，还贴心为学习者提供了训练数据与 Autodl 环境镜像，方便学习者一键运行！！

项目已打包！文末获取~

目前项目已被智谱官方推荐学习：

这里我们抽取一部分内容供大家了解本次教程~

LoRA 高效指令微调

首先通过分析子词嵌入模板，从而构造指令微调数据。教程通过对模板编码前后进行可视化复查，并逐一检查特殊子词编号，从而确保嵌入对应。

进而通过对模型层级分析，判断高阶矩阵位置，从而使用 PEFT 工具对低秩转换层进行指定，开启 LoRA 微调。

最终查看微调效果:

代码语言：javascript

User: 小姐，别的秀女都在求中选，唯有咱们小姐想被撂牌子，菩萨一定记得真真儿的——

Assistant: 菩萨也会看错眼的时候。

项目介绍

《开源大模型食用指南》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。

除 GLM4 外，项目已支持 LLama3, InternLM, Qwen1.5 等 20 项开源模型全流程教程，并且，本项目代码全部开源！！一并配置示例训练数据,AutoDL 环境镜像等,方便学习者使用！

目前项目已经收获 4930 star~ 屡次登上 Github Trending 榜

如果喜欢的话也请给我们加一颗星，为开源助力(▽)

文章最后

最后，由于贡献者团队时间仓促、精力有限，教程难免有些疏漏甚至错误，我们期望学习者在学习的同时，也能积极给我们建议，或者直接对项目进行贡献，让我们共同打磨教程，为后面的学习者提供更好的内容。

如何系统的去学习大模型LLM ？

大模型时代，火爆出圈的LLM大模型让程序员们开始重新评估自己的本领。 “AI会取代那些行业？”“谁的饭碗又将不保了？”等问题热议不断。

事实上，抢你饭碗的不是AI，而是会利用AI的人。

继科大讯飞、阿里、华为等巨头公司发布AI产品后，很多中小企业也陆续进场！超高年薪，挖掘AI大模型人才！ 如今大厂老板们，也更倾向于会AI的人，普通程序员，还有应对的机会吗？

与其焦虑……

不如成为「掌握AI工具的技术人」，毕竟AI时代，谁先尝试，谁就能占得先机！

但是LLM相关的内容很多，现在网上的老课程老教材关于LLM又太少。所以现在小白入门就只能靠自学，学习成本和门槛很高。

针对所有自学遇到困难的同学们，我帮大家系统梳理大模型学习脉络，将这份 LLM大模型资料 分享出来：包括LLM大模型书籍、640套大模型行业报告、LLM大模型学习视频、LLM大模型学习路线、开源大模型学习教程等, 😝有需要的小伙伴，可以 扫描下方二维码领取🆓↓↓↓

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一、LLM大模型经典书籍

AI大模型已经成为了当今科技领域的一大热点，那以下这些大模型书籍就是非常不错的学习资源。

二、640套LLM大模型报告合集

这套包含640份报告的合集，涵盖了大模型的理论研究、技术实现、行业应用等多个方面。无论您是科研人员、工程师，还是对AI大模型感兴趣的爱好者，这套报告合集都将为您提供宝贵的信息和启示。(几乎涵盖所有行业)

三、LLM大模型系列视频教程

四、LLM大模型开源教程（LLaLA/Meta/chatglm/chatgpt）

LLM大模型学习路线 ↓

阶段1：AI大模型时代的基础理解

• 目标：了解AI大模型的基本概念、发展历程和核心原理。

• 内容：

  • L1.1 人工智能简述与大模型起源
  • L1.2 大模型与通用人工智能
  • L1.3 GPT模型的发展历程
  • L1.4 模型工程
  • L1.4.1 知识大模型
  • L1.4.2 生产大模型
  • L1.4.3 模型工程方法论
  • L1.4.4 模型工程实践
  • L1.5 GPT应用案例

阶段2：AI大模型API应用开发工程

• 目标：掌握AI大模型API的使用和开发，以及相关的编程技能。

• 内容：

  • L2.1 API接口
  • L2.1.1 OpenAI API接口
  • L2.1.2 Python接口接入
  • L2.1.3 BOT工具类框架
  • L2.1.4 代码示例
  • L2.2 Prompt框架
  • L2.3 流水线工程
  • L2.4 总结与展望

阶段3：AI大模型应用架构实践

• 目标：深入理解AI大模型的应用架构，并能够进行私有化部署。

• 内容：

  • L3.1 Agent模型框架
  • L3.2 MetaGPT
  • L3.3 ChatGLM
  • L3.4 LLAMA
  • L3.5 其他大模型介绍

阶段4：AI大模型私有化部署

• 目标：掌握多种AI大模型的私有化部署，包括多模态和特定领域模型。

• 内容：

  • L4.1 模型私有化部署概述
  • L4.2 模型私有化部署的关键技术
  • L4.3 模型私有化部署的实施步骤
  • L4.4 模型私有化部署的应用场景

这份 LLM大模型资料 包括LLM大模型书籍、640套大模型行业报告、LLM大模型学习视频、LLM大模型学习路线、开源大模型学习教程等, 😝有需要的小伙伴，可以 扫描下方二维码领取🆓↓↓↓

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