#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
#унас#итоги24#NF
Вчера, 20 ноября, по приглашению NF Group побывала на мероприятии «Предварительные итоги 2024 года на рынке недвижимости»
⚙️Формат: аналитика итогов 24 года по всем сегментам, комментарии руководителей бизнес-линий в формате «поясняю слайды» и очень аккуратные прогнозы на 2025.
Модерировала действо лично 👧🏻Ольга Широкова, партнер и руководитель департамента консалтинга и исследований
Сначала обсуждали жилую недвижимость: элитную, новостройки, загородную и зарубежную.
Затем — все секторы CRE.
Сперва 👦🏻Станислав Бибик, партнер NF рассказал про инвестиции, а потом подключились руководители направлений: склады, офисы, ТЦ и стриты.
Чуть позже опубликую тезисы выступления Евгении Хакбердиевой «про ТЦ». Всё-таки родная моя тема.
Все, что рассказывали и показывали — в презентации в одном файле
И «про жилье» тоже есть
👇