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peremartra

peremartra/Large-Language-Model-Notebooks-Course

OpenAI、Hugging Face、LangChain、ベクトルデータベース、ファインチューニング、プルーニングを使ったLLMアプリケーションを学べる、Jupyter notebooksと記事による無料の実践コースです。

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スター
1,825
フォーク
450
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0
最終コミット
22 日前

これは何？

このリポジトリは、大規模言語モデルをテーマにした無料の実践コースです。主にColabで公開されているJupyter notebooksで構成され、各ノートブックにはコードを解説する詳しい記事が付属しています。Apress刊行の書籍に対応する非公式の教材ですが、書籍の内容をすべて含むわけではなく、新しいレッスンも継続的に追加されています。

コースは「技術とライブラリ」「実践プロジェクト」「エンタープライズ向けソリューション」の3部構成です。最初のセクションでは、OpenAI APIを使ったチャットボット、自然言語からSQLへの変換、ChromaDBを使ったベクトルデータベース、LangChainによる検索拡張生成、エージェント、BLEUやROUGEなどの評価指標、PEFT、LoRA、QLoRAを使ったファインチューニングを扱います。後半では、Llama系モデルの構造的プルーニング、Attentionのバイパス、知識蒸留、バイアス分析に焦点を当てます。

各レッスンは記事とあわせて進めるよう設計されており、一部のノートブックは無料版Colabで利用できる容量を超えるメモリを必要とします。

主な機能

  • 01OpenAI APIを使ったチャットボット、NL-to-SQL、プロンプトエンジニアリングをノートブックで学べます。
  • 02ChromaDBとLangChainを使ったRAGパイプラインを扱います。
  • 03BLEU、ROUGE、LangSmith、Giskardによる評価を学べます。
  • 04PEFT、LoRA、QLoRAを使ったパラメータ効率の高いファインチューニングを学べます。
  • 05Llama 3.2モデルを使ったプルーニングと知識蒸留を紹介します。

ユースケース

  • LangChainとベクトルデータベースを使ったRAGチャットボットの構築方法を学ぶ。
  • QLoRAを使い、一般向けGPU 1台でLLMのファインチューニングを試す。
  • プルーニングや蒸留などのモデル圧縮手法を学ぶ。

クイックスタート

  1. 1

    Google Colabでコースのノートブックを開くか、リポジトリからローカルで実行します

  2. 2

    リポジトリをクローンします

  3. 3

    ノートブックと一緒にレッスン記事を読み、手順に沿って進めます

使う前に知っておきたいこと

  • 多くのノートブックでは、APIキーが必要なOpenAIまたはHugging Faceのモデルや、無料のColabプランより多くのメモリを必要とするモデルを使用しています。
  • このコースは現在も継続的に開発中のため、レッスンは順次追加されます。
  • 一部のレッスンは作成中で、記事がまだありません。

トピック

#large-language-models#llm#langchain#hugging-face#transformers#fine-tuning#vector-database#tutorial#chatbots#fine-tuning-llm

よくある質問

Large-Language-Model-Notebooks-Course とは？
OpenAI、Hugging Face、LangChain、ベクトルデータベース、ファインチューニング、プルーニングを使ったLLMアプリケーションを学べる、Jupyter notebooksと記事による無料の実践コースです。 このリポジトリは、大規模言語モデルをテーマにした無料の実践コースです。主にColabで公開されているJupyter notebooksで構成され、各ノートブックにはコードを解説する詳しい記事が付属しています。Apress刊行の書籍に対応する非公式の教材ですが、書籍の内容をすべて含むわけではなく、新しいレッスンも継続的に追加されています。
Large-Language-Model-Notebooks-Course は無料で使えますか？ライセンスは？
Large-Language-Model-Notebooks-Course は MIT 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。
Large-Language-Model-Notebooks-Course は今もメンテナンスされていますか？
活発にメンテナンス中。Large-Language-Model-Notebooks-Course の最終コミットは 2026年9月29日 です。
Large-Language-Model-Notebooks-Course は何に使えますか？
LangChainとベクトルデータベースを使ったRAGチャットボットの構築方法を学ぶ。 QLoRAを使い、一般向けGPU 1台でLLMのファインチューニングを試す。 プルーニングや蒸留などのモデル圧縮手法を学ぶ。
Large-Language-Model-Notebooks-Course のインストール方法は？
Google Colabでコースのノートブックを開くか、リポジトリからローカルで実行します リポジトリをクローンします ノートブックと一緒にレッスン記事を読み、手順に沿って進めます
Large-Language-Model-Notebooks-Course 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/peremartra/Large-Language-Model-Notebooks-Course

概要はプロジェクトの README をもとに AI が生成しています。GitHub の数値は毎日更新されます。

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