datawhalechina/self-llm

これは何？

主な機能

• 01多数のオープンソースLLMやマルチモーダルモデルについて、デプロイと利用方法を順を追って解説しています。
• 02全パラメータファインチューニング、LoRA、P-tuningの手法を扱っています。
• 03Linux、ROCm、Ascend NPU、Apple Mチップ向けの環境構築ガイドを収録しています。
• 04コマンドラインからの呼び出し、オンラインデモのデプロイ、LangChainとの連携を紹介しています。
• 05中国語で書かれており、Jupyter Notebookを使ったサンプルを掲載しています。

ユースケース

• 有料APIを使わずにQwenやInternLMをローカルで動かしたい学生。
• ドメイン固有のデータセットを使い、オープンモデルをLoRAでファインチューニングする方法を学びたい開発者。
• AMDまたはAscendのハードウェア上でオープンLLMをセットアップしたい研究者。
• ローカルモデルとLangChainを使って、社内向けのナレッジアシスタントを構築するチーム。

クイックスタート

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   リポジトリをクローンする

   git clone https://github.com/datawhalechina/self-llm.git
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   対応モデルの一覧があるチュートリアルのインデックスを開き、一般的な環境構築ガイドに従う

使う前に知っておきたいこと

• !チュートリアルは中国語で書かれており、Linuxを対象としています。AMD、Ascend NPU、Apple Mハードウェア向けには個別のガイドがあります。
• !モデルの実行やファインチューニングには、十分なVRAMを搭載したGPUが必要となるガイドがほとんどです。

トピック

よくある質問

self-llm とは？

Linux上でオープンソースのLLMやマルチモーダルモデルをデプロイ、利用、ファインチューニングするための中国語チュートリアル集。全パラメータ、LoRA、P-tuningの手順を網羅します。 self-llmは、Linuxマシン上でオープンソースの大規模言語モデルを動かしたい初心者向けの中国語チュートリアルプロジェクトです。環境構築、ローカルデプロイ、コマンドラインやオンラインデモでの利用、LangChainとの連携に加え、Qwen、InternLM、ChatGLM、Llama 3、MiniCPM、Gemmaなど、幅広いモデルのファインチューニングを解説しています。

self-llm は無料で使えますか？ライセンスは？

self-llm は Apache-2.0 ライセンスのオープンソースです。商用製品で使う前にライセンス条件を確認してください。

self-llm は今もメンテナンスされていますか？

半年以内に更新あり。self-llm の最終コミットは 2026年9月12日 です。

self-llm は何に使えますか？

有料APIを使わずにQwenやInternLMをローカルで動かしたい学生。 ドメイン固有のデータセットを使い、オープンモデルをLoRAでファインチューニングする方法を学びたい開発者。 AMDまたはAscendのハードウェア上でオープンLLMをセットアップしたい研究者。 ローカルモデルとLangChainを使って、社内向けのナレッジアシスタントを構築するチーム。

self-llm のインストール方法は？

リポジトリをクローンする: git clone https://github.com/datawhalechina/self-llm.git 対応モデルの一覧があるチュートリアルのインデックスを開き、一般的な環境構築ガイドに従う

self-llm はどこで入手できますか？

ソースコードとインストール手順は GitHub にあります：https://github.com/datawhalechina/self-llm