LLM API:API 是部署 LLM 的便捷方法。这个空间分为私有LLM(OpenAI、Google、Anthropic、Cohere等)和开源LLM(OpenRouter、Hugging Face、Together AI等)。 开源LLM:Hugging Face Hub是寻找LLM的好地方。您可以直接在Hugging Face Spaces中运行其中一些,或者在LM Studio等应用程序中本地下载并运行它们,或者通过 CLI 使用...
The LLM course is divided into three parts:🧩 LLM Fundamentals covers essential knowledge about mathematics, Python, and neural networks. 🧑🔬 The LLM Scientist focuses on building the best possible LLMs using the latest techniques. 👷 The LLM Engineer focuses on creating LLM-based ...
The LLM course is divided into three parts: 🧩 LLM Fundamentals covers essential knowledge about mathematics, Python, and neural networks. 🧑🔬 The LLM Scientist focuses on building the best possible LLMs using the latest techniques. 👷 The LLM Engineer focuses on creating LLM-based app...
This section of the course focuses on learning how to build the best possible LLMs using the latest techniques. 1. The LLM architecture While an in-depth knowledge about the Transformer architecture is not required, it is important to have a good understanding of its inputs (tokens) and outp...
这是个免费的 LLM 课程,内容包含面向新手入门 LLM 的基础知识,面向程序员和科学家的 LLMs 产品和部署 LLM 应用的知识和笔记。 标签: 教程 AI LLM Jupyter Notebook 评论 没用过 用过 评分: 发布 暂无精选评论立即登录 微信扫码赞助本站 服务器还剩212天 +1年 : 推荐项目 换一换 jekyll/jekyll 49.6k Ruby...
文章题目: ️ Large Language Model Course 文章作者:Maxime Labonne Git链接:https://github.com/mlabonne/llm-course huggingface:https://huggingface.co/mlabonne 作者博客:https://mlabonne.github.io/b…
分享GitHub 上一门颇为全面的大型语言模型(LLM)免费学习课程。通过LLMOps 的最佳实践,从数据收集到部署,教授我们如何构建一个生产级别的 LLM 和基于 LLM 的检索增强生成(RAG)系统。Github:github.com/decodingml/llm-twin-course课程主要有 11 节,涵盖系统设计、数据工程、特征管道、 ...展开全文c...
课程介绍 本课程介绍了21个GitHub上好用又有趣的移动端项目 更多相关课程可查看阿里巴巴淘系技术图谱:https://developer.aliyun.com/graph/taoxijishu 课时列表 第1章:章节一共1课时 课时1:21个GitHub上好用又有趣的移动端项目 未开始去学习 相关课程 实时数据分析:使用Flink实时发现最热Github项目 1课时1179人...
地址:github.com/pacocoursey/cmdk 15、outline:开源的文档和团队知识库管理工具。这是一款用 React 和 Node.js 开发的在线文档编辑和协作工具,它界面美观、功能丰富、兼容 Markdown 的特点,支持中文和 Docker 部署。此外,它还提供了 Windows、macOS、iOS 和 Android 客户端,可作为私人 wiki 或中小型公司的内部文...
How we evaluate AI models and LLMs for GitHub Copilot We share some of the GitHub Copilot team’s experience evaluating AI models, with a focus on our offline evaluations—the tests we run before making any change to our production environment. Connor Adams & Klint Finley Related...