《开源大模型食用指南》发布，7个小时，一杯奶茶速通大模型！

开源贡献：Datawhale self-llm团队前言

《开源大模型食用指南》是专为中国初学者设计的教程，旨在简化开源大模型的部署、使用和应用流程。教程基于AutoDL平台，提供从环境配置到高效微调的全流程指导，帮助学生和研究者更好地利用开源大模型，并促进其在日常学习中的融入。主要内容涵盖AutoDL平台上开源LLM的环境配置、国内外开源LLM的部署使用、部署应用指导，以及微调方法。

开源初心

大模型主要应用于语言理解和生成，以及机器视觉、多模态和科学计算等领域。开源LLM允许用户本地部署和个性化微调，但使用它们需要一定的技术能力。本项目通过分享经验和教程，意在帮助用户快速掌握开源LLM的使用，促进共创者共同丰富教程内容，并以开源精神推动LLM的普及。

项目受众

本项目适用于无法获取或使用相关API的LLM使用者、希望长期低成本应用LLM的研究者、对开源LLM感兴趣的开发者、NLP学习者，以及希望结合开源LLM打造特色应用的群体和广大学生。

项目规划及进展

项目计划全面覆盖开源LLM应用的全流程，包括环境配置、部署应用、微调等，涵盖主流及具特色的开源LLM。

学习指南

教程旨在降低大模型开发的门槛，适合具备基础Python能力的开发者。不要求深入的人工智能或算法背景，也无本地硬件要求，可在云服务器上运行。以低成本高效地帮助学习者掌握大模型部署及应用。

文章最后

开源项目的创设源于对普通学生和研究者使用大模型的困难的理解和体验。项目旨在提供一个共同完善的平台，通过社区的力量改进教程内容，造福后来学习者。

开源地址：https://github.com/datawhalechina/self-llm