#jupyter_notebook#chatglm#chatglm3#gemma_2b_it#glm_4#internlm2#llama3#llm#lora#minicpm#q_wen#qwen#qwen1_5#qwen2
This guide helps beginners set up and use open-source large language models (LLMs) on Linux or cloud platforms like AutoDL, with step-by-step instructions for environment setup, model deployment, and fine-tuning for models such as LLaMA, ChatGLM, and InternLM[2][4][5]. It covers everything from basic installation to advanced techniques like LoRA and distributed fine-tuning, and supports integration with tools like LangChain and online demo deployment. The main benefit is making powerful AI models accessible and easy to use for students, researchers, and anyone interested in experimenting with or customizing LLMs for their own projects[2][4][5].
https://github.com/datawhalechina/self-llm
#EDU hitting the 12H Time frame trendline, in the case of breakout we will have another bullish new trend on this chart💎
❄️@signals_bitcoin_crypto❄️
❄️@Shadow_support0o❄️
#EDU touched the bottom of bullish channel on 1H Time frame we expect it will save this area and will rise again, totally we will wait for correction on this chart
📉
❄️@signals_bitcoin_crypto❄️
❄️@Shadow_support0o❄️
⚡️Домашка декабря. Большой разбор.
[47 min] #edu
Надеюсь, вы хорошо отдохнули и как раз мозг готов переварить новый разбор. Прошелся по работам участников и дополнительно пояснил особенно важные детали.
Очевидно, самое слабое место в задаче — абсолютно непонятная система карточек: не ясно, что будут за задания, нет возможности сравнить их друг с другом, дополнительные задания не отличаются от остальных, но почему-то скрыты в отдельном списке. Вместе разберемся, как пофиксить. Другие сложности — копирайт и запутанная система прохождения заданий. Неочевидно, что будет на следующем шаге, можно ли его прерывать, менять задания и проходить другие. Кто разобрался, тот разобрался.
Решения участников в FIGMA.
❤️ Всем кто качается на праздниках — отдельный лайк!