Tiger入门学习资料汇总 - 开源LLM工具包构建可信AI应用

Tiger简介

Tiger是一个开源的大语言模型(LLM)工具包,旨在帮助开发者构建可信赖的AI应用。它包含以下几个主要组件:

• TigerRAG:用于实现基于嵌入的检索(EBR)、检索增强生成(RAG)和生成增强检索(GAR)
• TigerTune:用于微调和评估文本生成与分类模型
• TigerDA:数据增强工具包
• TigerArmor:AI安全工具包,包含评估LLM安全性的指标、数据集和工具

Tiger的目标是让开发者能够更容易地创建适合自身需求的、可信赖的AI模型和语言应用。

官方资源

• GitHub仓库: https://github.com/tigerlab-ai/tiger
• 官方网站: https://www.tigerlab.ai/
• Discord社区: https://discord.gg/Nm7VvNEG2a

入门教程

1. 环境配置视频教程: https://youtu.be/fztXswkYz7c

2. TigerRAG使用示例:

cd demos/movie_recs
python demo_ebr.py
python demo_rag.py 
python demo_gar.py

3. TigerTune使用示例:

python examples/classification_example.py
python examples/generation_example.py

4. TigerDA使用示例:

python examples/text_generation_augmenter_example.py

演示视频

• TigerRAG检索能力演示: https://youtu.be/gi8P1i0hm70
• TigerTune微调Llama2和DistilBERT演示: https://youtu.be/0v0Qe-cbvRs

技术栈

Tiger使用了多种先进的NLP技术,包括BERT、FAISS、GPT等。开发者可以基于这些技术快速构建自己的AI应用。

贡献指南

Tiger是一个开源项目,欢迎社区贡献。具体贡献方式可参考: https://github.com/tigerlab-ai/tiger/blob/main/CONTRIBUTING.md

对于bug修复和新功能请求,可以直接提交GitHub issue。

Tiger项目正在快速发展中,未来还将增加更多功能。希望这份学习资料能帮助你快速上手Tiger,开启AI应用开发之旅! 🚀