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Llama के साथ निर्माण के लिए आधिकारिक मार्गदर्शिका: अनुमान, फाइन-ट्यूनिंग, RAG
Llama कुकबुक मेटा द्वारा एक ओपन-सोर्स रिपॉजिटरी है जो Llama मॉडल (Llama 2 और Llama 3 सहित) के साथ एप्लिकेशन बनाने के लिए चरण-दर-चरण मार्गदर्शिकाएँ और रेसिपी प्रदान करती है। इसे अनुमान तकनीकों, फाइन-ट्यूनिंग विधियों (जैसे LoRA, QLoRA), और RAG पाइपलाइनों को कवर करने वाले अनुभागों में संरचित किया गया है। कुकबुक AWS, Google Cloud और Hugging Face जैसे प्लेटफार्मों पर मॉडल तैनात करने का तरीका भी प्रदर्शित करता है। 18k से अधिक सितारों और 2.7k कांटों के साथ, यह AI समुदाय के लिए एक केंद्रीय संसाधन बन गया है। नोटबुक Python में लिखे गए हैं और LangChain, vLLM और PyTorch जैसी लोकप्रिय लाइब्रेरी का उपयोग करते हैं। रिपॉजिटरी सक्रिय रूप से बनाए रखा जाता है और नए उदाहरणों और सर्वोत्तम प्रथाओं के साथ नियमित रूप से अपडेट किया जाता है।
💡मुख्य बातें
- ├─18.4k सितारे, 2.7k कांटे
- ├─अनुमान, फाइन-ट्यूनिंग, RAG शामिल
- └─LangChain, vLLM के साथ एकीकरण
🎯के लिए
- ├─एआई डेवलपर्स
- ├─एमएल शोधकर्ता
- └─एलएलएम प्रैक्टिशनर्स