Awesome-Chinese-LLM 整理了开源的中文大模型相关资源，包括开源底座模型、垂直领域微调模型应用、数据集及教程等。

目前，收录的资源已超过100个，涵盖了从小型到大型的多种模型，如ChatGLM、LLaMA、Baichuan、Qwen等。以规模较小、可私有化部署、训练成本较低的模型为主。

项目价值

项目提供了最全中文大模型资源，你可以在这里找到垂直领域微调大模型，以及详细的使用指南，包括如何下载模型、进行本地推理、快速部署以及如何通过量化来优化模型的推理速度和显存占用。

此外，项目还提供了基于不同平台和框架的部署教程，例如使用llama.cpp、Transformers、text-generation-webui、LlamaChat、LangChain等。

部分内容简介

1. 典型底座大模型

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ChatGLM

简介：中文领域效果最好的开源底座模型之一，针对中文问答和对话进行了优化。经过约 1T 标识符的中英双语训练，辅以监督微调、反馈自助、人类反馈强化学习等技术的加持。

垂直领域微调模型

涵盖医疗、法律、金融、教育、科技、电商、网络安全、农业等。

图作者@HqWu-HITCS

医疗：DoctorGLM

地址：https://github.com/xionghonglin/DoctorGLM

简介：基于 ChatGLM-6B的中文问诊模型，通过中文医疗对话数据集进行微调，实现了包括lora、p-tuningv2等微调及部署。

法律：獬豸（LawGPT_zh）中文法律对话语言模型

地址：https://github.com/LiuHC0428/LAW-GPT

简介: 由ChatGLM-6B LoRA 16-bit指令微调而得。数据集包括现有的法律问答数据集和基于法条和真实案例指导的self-Instruct构建的高质量法律文本问答，提高了通用语言大模型在法律领域的表现，提高了模型回答的可靠性和专业程度。

金融：FinGPT

地址：https://github.com/AI4Finance-Foundation/FinGPT

简介：该项目开源了多个金融大模型，包括ChatGLM-6B/ChatGLM2-6B+LoRA和LLaMA-7B+LoRA的金融大模型，收集了包括金融新闻、社交媒体、财报等中英文训练数据。

网络安全：SecGPT

地址：https://github.com/Clouditera/secgpt

简介：开项目开源了网络安全大模型，该模型基于Baichuan-13B采用Lora做预训练和SFT训练，此外该项目还开源了相关预训练和指令微调数据集等资源。

LLM教程

LLMsPracticalGuide

地址：https://github.com/Mooler0410/LLMsPracticalGuide

简介：该项目提供了关于LLM的一系列指南与资源精选列表，包括LLM发展历程、原理、示例、论文等。

OpenAI Cookbook

地址：https://github.com/openai/openai-cookbook

简介：该项目是OpenAI提供的使用OpenAI API的示例和指导，其中包括如何构建一个问答机器人等教程，能够为从业人员开发类似应用时带来指导。

llm-action

地址：https://github.com/liguodongiot/llm-action

简介：该项目提供了一系列LLM实战的教程和代码，包括LLM的训练、推理、微调以及LLM生态相关的一些技术文章等。

如何学习AI大模型？

大模型时代，火爆出圈的LLM大模型让程序员们开始重新评估自己的本领。 “AI会取代那些行业？”“谁的饭碗又将不保了？”等问题热议不断。

不如成为「掌握AI工具的技术人」，毕竟AI时代，谁先尝试，谁就能占得先机！

想正式转到一些新兴的 AI 行业，不仅需要系统的学习AI大模型。同时也要跟已有的技能结合，辅助编程提效，或上手实操应用，增加自己的职场竞争力。

但是LLM相关的内容很多，现在网上的老课程老教材关于LLM又太少。所以现在小白入门就只能靠自学，学习成本和门槛很高

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学习路线

第一阶段： 从大模型系统设计入手，讲解大模型的主要方法；

第二阶段： 在通过大模型提示词工程从Prompts角度入手更好发挥模型的作用；

第三阶段： 大模型平台应用开发借助阿里云PAI平台构建电商领域虚拟试衣系统；

第四阶段： 大模型知识库应用开发以LangChain框架为例，构建物流行业咨询智能问答系统；

第五阶段： 大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型；

第六阶段： 以SD多模态大模型为主，搭建了文生图小程序案例；

第七阶段： 以大模型平台应用与开发为主，通过星火大模型，文心大模型等成熟大模型构建大模型行业应用。

👉学会后的收获：👈

• 基于大模型全栈工程实现（前端、后端、产品经理、设计、数据分析等），通过这门课可获得不同能力；

• 能够利用大模型解决相关实际项目需求： 大数据时代，越来越多的企业和机构需要处理海量数据，利用大模型技术可以更好地处理这些数据，提高数据分析和决策的准确性。因此，掌握大模型应用开发技能，可以让程序员更好地应对实际项目需求；

• 基于大模型和企业数据AI应用开发，实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能， 学会Fine-tuning垂直训练大模型（数据准备、数据蒸馏、大模型部署）一站式掌握；

• 能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练能力，提高程序员的编码能力： 大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习框架等技术，这些技术的掌握可以提高程序员的编码能力和分析能力，让程序员更加熟练地编写高质量的代码。

1.AI大模型学习路线图
2.100套AI大模型商业化落地方案
3.100集大模型视频教程
4.200本大模型PDF书籍
5.LLM面试题合集
6.AI产品经理资源合集

👉获取方式：
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