peremartra/Large-Language-Model-Notebooks-Course

它解决了什么问题

本项目为工程师和开发者提供了一条动手实践的学习路径，以掌握大型语言模型（LLM）。它通过一系列笔记本和文章，展示了如何构建、评估和优化基于 LLM 的应用程序，弥合了理论知识与实际实现之间的差距。

它是如何工作的

该课程被组织成实践课程，每节课包含一个 Jupyter 笔记本和一篇配套的解释性文章。鼓励用户通过运行笔记本（主要托管在 Google Colab 或 Kaggle 上）并阅读详细解释来跟随学习。内容涵盖了 LLM 开发的完整生命周期，从基本的提示工程和聊天机器人创建，到高级主题，如检索增强生成（RAG）、代理工作流和模型评估。

适合谁

该资源专为希望获得 LLM 实际经验的工程师、研究人员和开发者设计。它适合那些喜欢通过实践学习，并希望了解如何将来自 OpenAI 和 Hugging Face 等提供商的模型集成到实际项目中的人。

亮点

• 实践性强的项目，包括聊天机器人、SQL 翻译器和数据分析代理。
• 全面覆盖 LangChain、ChromaDB 和各种评估框架等基本工具。
• 提供关于 RAG、微调和模型监控等高级技术的指导。
• 将课程清晰划分为逻辑部分：技术、项目和企业解决方案。
• 与行业标准的评估工具集成，如 Giskard、LangSmith 和 EleutherAI 的 lm-evaluation-harness。