self-llm
《开源大模型食用指南》针对中国宝宝量身打造的基于Linux环境快速微调（全参数/Lora）、部署国内外开源大模型（LLM）/多模态大模型（MLLM）教程。
Github上已经收获19.2k Star！
项目意义
什么是大模型？
大模型（LLM）狭义上指基于深度学习算法进行训练的自然语言处理（NLP）模型，主要应用于自然语言理解和生成等领域，广义上还包括机器视觉（CV）大模型、多模态大模型和科学计算大模型等。
百模大战正值火热，开源 LLM 层出不穷。如今国内外已经涌现了众多优秀开源 LLM，国外如 LLaMA、Alpaca，国内如 ChatGLM、BaiChuan、InternLM（书生·浦语）等。开源 LLM 支持用户本地部署、私域微调，每一个人都可以在开源 LLM 的基础上打造专属于自己的独特大模型。
然而，当前普通学生和用户想要使用这些大模型，需要具备一定的技术能力，才能完成模型的部署和使用。对于层出不穷又各有特色的开源 LLM，想要快速掌握一个开源 LLM 的应用方法，是一项比较有挑战的任务。
本项目旨在首先基于核心贡献者的经验，实现国内外主流开源 LLM 的部署、使用与微调教程；在实现主流 LLM 的相关部分之后，我们希望充分聚集共创者，一起丰富这个开源 LLM 的世界，打造更多、更全面特色 LLM 的教程。星火点点，汇聚成海。
项目受众
- • 想要使用或体验 LLM，但无条件获得或使用相关 API；
- • 希望长期、低成本、大量应用 LLM；
- • 对开源 LLM 感兴趣，想要亲自上手开源 LLM；
- • NLP 在学，希望进一步学习 LLM；
- • 希望结合开源 LLM，打造领域特色的私域 LLM；
- • 以及最广大、最普通的学生群体。
项目规划及进展
Example 系列
Chat-嬛嬛
Chat-甄嬛是利用《甄嬛传》剧本中所有关于甄嬛的台词和语句，基于LLM进行LoRA微调得到的模仿甄嬛语气的聊天语言模型。
Tianji-天机
天机是一款基于人情世故社交场景，涵盖提示词工程 、智能体制作、 数据获取与模型微调、RAG 数据清洗与使用等全流程的大语言模型系统应用教程。
AMChat:
AM (Advanced Mathematics) chat 是一个集成了数学知识和高等数学习题及其解答的大语言模型。该模型使用 Math 和高等数学习题及其解析融合的数据集，基于 InternLM2-Math-7B 模型，通过 xtuner 微调，专门设计用于解答高等数学问题。
数字生命
本项目将以我为原型，利用特制的数据集对大语言模型进行微调，致力于创造一个能够真正反映我的个性特征的AI数字人——包括但不限于我的语气、表达方式和思维模式等等，因此无论是日常聊天还是分享心情，它都以一种既熟悉又舒适的方式交流，仿佛我在他们身边一样。整个流程是可迁移复制的，亮点是数据集的制作。
已支持模型
- • Qwen3
- • Kimi
- • Llama4
- • SpatialLM
- • Hunyuan3D-2
- • Gemma3
- • DeepSeek-R1-Distill
- • MiniCPM-o-2_6
- • InternLM3
- • phi4
- • Qwen2.5-Coder
- • Qwen2-vl
- • Qwen2.5
- • Apple OpenELM
- • Llama3_1-8B-Instruct
- • Gemma-2-9b-it
- • Yuan2.0
- • Yuan2.0-M32
- • DeepSeek-Coder-V2
- • 哔哩哔哩 Index-1.9B
- • 谷歌-Gemma
- • BlueLM Vivo 蓝心大模型
- • DeepSeek 深度求索
- • Baichuan 百川智能
- • ChatGLM3
开源地址
https://github.com/datawhalechina/self-llm
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2. 102 道 AI 大模型真题：直击大模型核心考点
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3. 97 道 LLMs 真题：聚焦大型语言模型高频问题
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L2阶段：攻坚篇丨RAG开发实战工坊
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