自我优化大模型食用指南
《开源大模型食用指南》是针对中国学习者的完整教程，旨在简化开源大模型（LLM）和多模态大模型（MLLM）的快速微调和部署。
主要内容
- 环境配置指南：覆盖各种开源大模型的详细环境配置步骤，确保学员能够顺利开展项目。
- 部署使用教程：针对主流开源大模型如LLaMA、ChatGLM、InternLM，提供清晰的部署和使用指导。
- 微调方法：包括全量微调、高效微调（如LoRA方法），使用户能够提升模型性能，适应特定应用场景。
适合的学习群体
- 对开源大模型有兴趣的学生和研究者
- 希望在低成本下长时间应用LLM的用户
- 初学者，无需具备工程背景即可上手
特点与收益
- 易学易用：设计为初学者友好的教程，分步骤指导，使用户轻松上手。
- 社区支持：鼓励用户反馈，提出问题，形成良好的互动学习环境。
- 内容更新：持续更新相关教程，以适应快速发展的技术领域。
