Hoper-J/AI-Guide-and-Demos-zh_CN

Что это?

Ключевые возможности

• 01Пошаговые уроки: от вызова LLM API до локального запуска и дообучения
• 02Код для ноутбуков со ссылками на Kaggle и Colab, позволяющий работать без локального GPU
• 03Рассматриваются LoRA, DPO, RAG с LangChain, квантование (GPTQ, AWQ, GGUF) и Stable Diffusion LoRA
• 04Готовые к запуску скрипты в CodePlayground для создания видеосводок, чата и генерации изображений
• 05Китайское зеркало домашних заданий курса по генеративному ИИ Hung-yi Lee за 2024 год
• 06Docker-образы с предустановленными инструментами для глубокого обучения под Linux

Сценарии использования

• Разработчик, который только знакомится с LLM и хочет попробовать API на практике без GPU
• Студент курса по генеративному ИИ Hung-yi Lee за 2024 год, которому нужен готовый к запуску код домашних заданий
• Тот, кто учится запускать квантованные модели 7B на личном компьютере
• Команды или учащиеся, изучающие дообучение с LoRA и RAG по руководствам на китайском языке

Быстрый старт

1. 1

   Клонируйте репозиторий

   git clone https://github.com/Hoper-J/AI-Guide-and-Demos-zh_CN.git
2. 2

   Откройте руководство и выполните шаги по настройке окружения (для настройки окружения используется uv)

Что важно знать

• !Большая часть материалов написана на китайском, поэтому англоязычным разработчикам они могут быть менее полезны.
• !Для локального обучения или запуска моделей по некоторым руководствам требуется GPU с достаточным объёмом VRAM.
• !Некоторые ссылки Colab были приостановлены и переносятся, поэтому отдельные онлайн-блокноты могут быть недоступны.

Темы

Частые вопросы

Что такое AI-Guide-and-Demos-zh_CN?

Пошаговое руководство на китайском языке и примеры кода для изучения LLM: от вызова API до локального запуска и дообучения, включая версии для Kaggle и Colab. Этот репозиторий — учебный курс на китайском языке по большим языковым моделям и генеративному ИИ. Он начинается с вызова LLM API через совместимый с OpenAI SDK, а затем переходит к локальному запуску квантованных моделей, созданию простого приложения на Gradio, дообучению моделей, RAG с LangChain и обучению Stable Diffusion LoRA. К каждому уроку прилагается код для ноутбука со ссылками на соответствующую версию для Kaggle или Colab, поэтому примеры можно запускать онлайн и без локального GPU.

AI-Guide-and-Demos-zh_CN можно использовать бесплатно? Какая у него лицензия?

AI-Guide-and-Demos-zh_CN распространяется с открытым исходным кодом под лицензией MIT. Перед использованием в коммерческих продуктах проверьте условия лицензии.

AI-Guide-and-Demos-zh_CN всё ещё поддерживается?

Активно поддерживается. Последний коммит в AI-Guide-and-Demos-zh_CN — 12 окт. 2026 г..

Для чего можно использовать AI-Guide-and-Demos-zh_CN?

Разработчик, который только знакомится с LLM и хочет попробовать API на практике без GPU Студент курса по генеративному ИИ Hung-yi Lee за 2024 год, которому нужен готовый к запуску код домашних заданий Тот, кто учится запускать квантованные модели 7B на личном компьютере Команды или учащиеся, изучающие дообучение с LoRA и RAG по руководствам на китайском языке

Как установить AI-Guide-and-Demos-zh_CN?

Клонируйте репозиторий: git clone https://github.com/Hoper-J/AI-Guide-and-Demos-zh_CN.git Откройте руководство и выполните шаги по настройке окружения (для настройки окружения используется uv)

Где скачать AI-Guide-and-Demos-zh_CN?

Исходный код и инструкции по установке — на GitHub: https://github.com/Hoper-J/AI-Guide-and-Demos-zh_CN