meta-llama/llama-cookbook
📚 Tutorialmeta-llama
Offizieller Leitfaden für die Arbeit mit Llama: Inferenz, Feintuning, RAG.
Das Llama Cookbook ist ein quelloffenes Repository von Meta, das Schritt-für-Schritt-Anleitungen und Rezepte für die Entwicklung von Anwendungen mit Llama-Modellen (einschließlich Llama 2 und Llama 3) bietet. Es ist in Abschnitte unterteilt, die Inferenztechniken, Feintuning-Methoden (z. B. LoRA, QLoRA) und RAG-Pipelines abdecken. Das Kochbuch zeigt auch, wie Modelle auf Plattformen wie AWS, Google Cloud und Hugging Face bereitgestellt werden. Mit über 18.000 Sternen und 2.700 Forks ist es zu einer zentralen Ressource für die KI-Community geworden. Die Notebooks sind in Python geschrieben und verwenden beliebte Bibliotheken wie LangChain, vLLM und PyTorch. Das Repository wird aktiv gewartet und regelmäßig mit neuen Beispielen und Best Practices aktualisiert.
💡Highlights
- ├─18,4k Sterne, 2,7k Forks
- ├─Abdeckung: Inferenz, Feintuning, RAG
- └─Integrationen mit LangChain, vLLM
🎯Für
- ├─KI-Entwickler
- ├─ML-Forscher
- └─LLM-Praktiker