AI 模型训练与优化：提升中文理解能力 | 开源专题 No.88

Avik-Jain/100-Days-Of-ML-Codehttps://github.com/Avik-Jain/100-Days-Of-ML-Code

Stars: 43.7k License: MIT

100-Days-Of-ML-Code 是一个由 Siraj Raval 提出的机器学习编程挑战项目。 该项目的主要功能、关键特性和核心优势包括：

• 提供数据集
• 数据预处理
• 实现简单线性回归、多元线性回归和逻辑回归等算法
• 支持向量机（SVM）和 K 最近邻（KNN）算法实现
• 朴素贝叶斯分类器实现
• 深度学习专业化课程学习记录及相关代码分享

mudler/LocalAIhttps://github.com/mudler/LocalAI

Stars: 20.6k License: MIT

LocalAI 是一个免费、开源的 OpenAI 替代品。它是自托管、社区驱动和本地优先的解决方案，可在消费级硬件上运行，无需 GPU。主要功能和核心优势包括：

• 可以生成文本、音频、视频和图像
• 具有语音克隆功能
• 支持多种模型架构，如 gguf, transformers 和 diffusers
• 提供文本生成、文本转语音等功能
• 不仅可以在本地运行也可以在云端使用

该项目还提供了详细的快速入门指南，并支持各种社区集成及定制容器部署。

ymcui/Chinese-LLaMA-Alpacahttps://github.com/ymcui/Chinese-LLaMA-Alpaca

Stars: 17.6k License: Apache-2.0

Chinese-LLaMA-Alpaca 是一个中文大语言模型+本地 CPU/GPU 训练部署项目。 该项目开源了中文 LLaMA 模型和指令精调的 Alpaca 大模型，扩充了中文词表并使用了中文数据进行二次预训练，提升了基础语义理解能力。同时支持快速使用笔记本电脑（个人 PC）的 CPU/GPU 本地量化和部署体验大模型。主要功能、关键特性、核心优势包括：

• 扩充中文词表
• 使用中文数据进行二次预训练
• 开源预训练脚本、指令精调脚本
• 支持🤗transformers, llama.cpp, text-generation-webui 等生态
• 已开源多个版本的模型（7B、13B、33B）

karpathy/llama2.chttps://github.com/karpathy/llama2.c

Stars: 16.4k License: MIT

llama2.c 是一个用纯 C 语言编写的推理 Llama 2 模型的项目。

该项目具有以下核心优势和关键特性：

• 简洁：这个开源项目专注于极简主义和简单性，将训练、微调和推理整合到了一个文件中。
• 高效：尽管模型规模较小 (15M 参数)，但在运行时能够以每秒约 110 个 token 的速度进行样本生成。通过使用适当的编译标志，可以进一步提高其性能。
• 可扩展：除了支持从头开始训练 Llama 2 模型外，还可以加载、微调并对 Meta's Llama 2 进行推断。(此功能仍在积极完善中)
• 跨平台兼容：由于采用纯 C 编写且没有依赖项，在各种操作系统上都可轻松部署与运行。

LlamaFamily/Llama-Chinesehttps://github.com/LlamaFamily/Llama-Chinese

Stars: 12.2k License: NOASSERTION

Llama-Chinese 是一个专注于中文 Llama 大模型的优化和应用的社区项目。 该项目旨在持续优化 Llama 大模型在中文处理方面的性能和适应性，为用户提供丰富的中文处理能力。主要功能和核心优势包括：

• 提供在线体验，包含 Llama3 和 Llama2 模型。
• 提供中文预训练模型 Atom-7B 以及官方模型 Llama3 和 Llama
• 提供多种使用方式，包括 Anaconda、Docker、gradio 等。
• 支持模型预训练、微调和量化。
• 提供部署加速方案，如 TensorRT-LLM 和 vLLM。
• 拥有外延能力工具 LangChain。
• 提供模型评测、学习中心和社区活动，促进技术交流和学习。
• 社区活动包括线上讲座、项目展示、学习资源共享和主题活动。
• 提供奖励计划、技术咨询和项目合作机会，鼓励成员参与社区建设和创新贡献。