llms-deep-dive-tutorials使用交流:

《深入大语言模型》随书代码,配套书籍 ‘Large Language Models: A Deep Dive’。该项目提供了大语言模型的深入教程和示例代码,涵盖多种应用场景,包含详细的代码注释和解释,支持多种编程语言和框架,并提供实际案例和项目实践。
llms-deep-dive-tutorials的特点:
- 1. 提供大语言模型的深入教程和示例代码
- 2. 涵盖多种大语言模型的应用场景
- 3. 包含详细的代码注释和解释
- 4. 支持多种编程语言和框架
- 5. 提供实际案例和项目实践
llms-deep-dive-tutorials的功能:
- 1. 用于学习和理解大语言模型的工作原理
- 2. 作为大语言模型开发的参考代码库
- 3. 用于教学和培训大语言模型相关课程
- 4. 用于研究和实验大语言模型的性能
- 5. 用于开发基于大语言模型的应用
相关导航

Intel Extension for Transformers
Intel Extension for Transformers 是一个开源项目,旨在使客户端 CPU 上的大型语言模型(LLM)微调成为可能,特别是在没有 GPU 的情况下。它支持在 CPU 上进行 QLoRA 微调,适用于笔记本电脑环境,并通过优化的性能提升模型训练效率。该项目与 HuggingFace Transformers 兼容,支持 4 位推理,并利用 Intel 神经压缩器提供丰富的模型压缩技术,如量化、剪枝和蒸馏,显著提高了英特尔平台上的推理效率。此外,它还支持自动化的仅限权重的 INT4 量化流程,兼容多个流行的大语言模型,如 Llama2、Llama 和 GPT-NeoX。
暂无评论...