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LLM Twin Course学习资料汇总 - 从零构建生产级LLM系统

RayRay
LLM Twin生产就绪AI副本LLMOps数据工程部署Github开源项目

LLM Twin Course学习资料汇总

LLM Twin Course是一个免费的开源项目,旨在教授如何构建端到端的生产级LLM和RAG系统。通过12节实践课程,你将学习到:

  • 如何设计和实现一个真实世界的LLM系统,从数据收集到部署的全流程
  • 如何利用MLOps最佳实践,如实验跟踪、模型注册、提示监控等
  • 如何构建和部署你自己的LLM twin - 一个能够模仿你写作风格的AI角色

课程架构

整个系统被分为4个Python微服务:

  1. 数据收集管道:爬取社交媒体数据,清洗规范化后存入MongoDB,使用CDC模式将数据变更发送到RabbitMQ队列。

  2. 特征管道:通过Bytewax流处理管道消费队列消息,清洗、分块、嵌入后实时存入Qdrant向量数据库。

  3. 训练管道:基于数据创建自定义数据集,使用QLoRA微调LLM,用CometML跟踪实验并保存最佳模型。

  4. 推理管道:从CometML加载微调模型,部署为REST API,使用RAG增强提示,生成内容并监控。

主要工具

  • Comet ML:ML平台,用于实验跟踪、模型注册等
  • Qdrant:向量数据库
  • Qwak:ML基础设施
  • Bytewax:流处理引擎
  • Superlinked:向量计算引擎

课程内容

课程包含12节实践课,涵盖系统设计、数据工程、特征工程、模型训练、推理部署等内容。所有代码和文章都是免费开源的。

完整课程内容请查看GitHub仓库: https://github.com/decodingml/llm-twin-course

通过本课程,你将掌握构建生产级LLM系统的全流程,学习LLM、RAG、MLOps等前沿技术的最佳实践。欢迎star该项目,有任何问题也可以在GitHub上提issue讨论。

LLM Twin架构图

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