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LLM-FineTuning-Large-Language-Models学习资料汇总 - 大型语言模型微调技术与项目实践

RayRay
LLMFine-tuning量化PEFTQLoRAGithub开源项目

LLM-FineTuning-Large-Language-Models

LLM-FineTuning-Large-Language-Models学习资料汇总 - 大型语言模型微调技术与项目实践

大型语言模型(LLM)的微调是一项重要的技术,可以让通用的预训练模型适应特定的下游任务。本文汇总了GitHub上LLM-FineTuning-Large-Language-Models项目的各种学习资源,帮助读者快速上手LLM微调技术。

项目概览

该项目包含了多个LLM微调的实践案例和笔记本,涵盖了Llama、Mistral、Falcon等多种模型,使用了PEFT、LoRA、QLoRA等高效微调方法。主要内容包括:

  • 多个LLM微调的Jupyter Notebook
  • 配套的视频教程讲解
  • 常用微调技术的说明
  • 本地推理和部署示例

重点资源

  1. Llama-3微调笔记本 - 使用unsloth库进行4bit量化微调

  2. Mistral-7B微调笔记本 - 使用PEFT和QLoRA进行微调

  3. Falcon-7B微调笔记本 - 在openassistant-guanaco数据集上微调

  4. CodeLLama-34B对话Agent - 使用Streamlit构建对话界面

  5. Web Scraping with LLM - 使用Anthropic AI和LangChain进行网页抓取

视频教程

项目作者在YouTube上提供了配套的视频教程,对重要的微调实践进行了详细讲解:

实用技巧

  1. 使用PEFT(Parameter-Efficient Fine-Tuning)技术可以大大减少微调所需的计算资源

  2. QLoRA等量化技术可以在保持性能的同时进一步降低显存需求

  3. 对于编码任务,可以考虑使用CodeLLama等专门的代码语言模型

  4. 使用Gradio或Streamlit可以快速构建交互式的推理界面

  5. 结合LangChain等框架可以扩展LLM在特定任务上的能力

通过学习和实践这些资源,读者可以快速掌握LLM微调的关键技术,并应用到自己的项目中。随着LLM的不断发展,相信这些技能会在未来变得越来越重要。

希望这份学习资料汇总能够帮助大家更好地了解和使用LLM微调技术。如果你对某个具体主题感兴趣,可以深入阅读对应的笔记本和代码。让我们一起探索LLM的无限可能!

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