AI浪潮倒數！開源大模型，等你來玩轉！

好的，這就為你打造一篇針對台灣讀者的部落格文章，介紹如何使用開源大模型，並以你提供的資料為基礎，加入我個人的一些理解和建議。

開源大模型食用指南：台灣新手也能輕鬆駕馭！ (附實作心得)

嘿，各位台灣的朋友們，最近「AI」、「大模型」這些詞彙是不是常常聽到啊？ 感覺好像很高深莫測，但其實只要掌握一些訣竅，你也能輕鬆玩轉這些厲害的工具！ 今天，我就要來跟大家分享一個超棒的開源專案，讓你從零開始，學會如何使用開源大模型，打造屬於你自己的AI應用！

什麼是開源大模型？ 跟 ChatGPT 有什麼不一樣？

在深入之前，我們先來簡單了解一下什麼是「大模型」（Large Language Model, LLM）。 簡單來說，大模型就像一個超級聰明的聊天機器人，它經過大量的文字資料訓練，可以理解、生成各種人類語言。

你可能會問，這跟 ChatGPT 有什麼不一樣？ ChatGPT 是一個由 OpenAI 開發的商業產品，你必須透過他們的平台才能使用。 而「開源大模型」則是指那些公開原始碼、可以自由下載、修改、使用的模型。 這意味著你可以把這些模型部署在自己的電腦上，不用擔心資料外洩，還能根據自己的需求進行客製化！

「開源大模型食用指南」：你的入門磚

今天介紹的「开源大模型食用指南」專案，就是一個專為像你我這樣的初學者設計的教學資源。 它的目標是簡化開源大模型的部署、使用和應用流程，讓更多人可以接觸到這些技術。

• 專案網址： 抱歉，我無法直接提供可點擊的連結。你可以在 GitHub 上搜尋 “datawhalechina/self-llm” 找到這個專案。
  • GitHub 是一個程式碼協作平台，也是開源專案的大本營。

這個專案提供了哪些好料？

這個專案就像一本武功秘笈，教你如何從環境配置、模型部署、應用，到進階的微調，一步一步掌握開源大模型的奧秘。 主要內容包括：

1. Linux 平台環境配置指南： 針對不同模型的需求，提供詳細的環境配置步驟。 (因為大模型通常在 Linux 系統上跑得比較順暢)
2. 主流開源 LLM 部署使用教程： 像是 LLaMA、ChatGLM、InternLM 等等，都有詳細的教學。
3. 開源 LLM 部署應用指導： 教你如何用命令行呼叫模型、部署線上 Demo，甚至整合到 LangChain 框架中。
4. 開源 LLM 微調方法： 包括全量微調、LoRA、ptuning 等等，讓你打造更符合自己需求的大模型。

為什麼要選擇這個專案？

• 專為新手設計： 內容由淺入深，避免過度專業術語，讓你輕鬆入門。
• 步驟詳細： 環境配置、模型部署都有圖文並茂的教學，照著做就對了！
• 涵蓋多種模型： 不管你想玩哪個模型，這裡都有資源。
• 持續更新： 這個專案由社群共同維護，內容會不斷更新，讓你隨時掌握最新資訊。

如何開始？ 初學者入門建議

如果你是第一次接觸開源大模型，我建議你可以從以下幾個步驟開始：

1. 先了解基本概念： 搞清楚什麼是大模型、開源模型，以及它們的用途。
2. 選擇一個容易入手的模型： 像是 MiniCPM、InternLM2 都是不錯的選擇。 這些模型相對小巧，對硬體要求不高，也比較容易部署。
3. 跟著教程一步一步做： 按照「开源大模型食用指南」的步驟，從環境配置開始，一步一步完成模型的部署和使用。
4. 多嘗試、多提問： 在實作過程中，一定會遇到問題。 不要害怕，多上網搜尋、到社群論壇提問，你會學到更多！

個人實作心得分享：

我自己在剛開始接觸大模型的時候，也踩了不少坑。 像是環境配置錯誤、套件版本不相容等等。 後來我發現，最重要的就是耐心和細心。 仔細閱讀官方文件、參考社群討論，一步一步排除問題，最後一定能成功！

另外，我也建議大家可以善用 Docker。 Docker 可以把你的程式和所有相依的套件打包成一個容器，讓你不用擔心環境問題，在哪裡都能輕鬆執行。

錯誤排除指南：

• 環境配置錯誤： 仔細檢查你的 Python 版本、CUDA 版本、PyTorch 版本是否符合模型的要求。
• 套件安裝失敗： 嘗試更新 pip、conda，或者使用虛擬環境。
• 記憶體不足： 減少模型的大小、降低 batch size，或者使用更強大的硬體。

進階學習：打造你的專屬 AI 應用

當你成功部署並使用開源大模型之後，就可以開始嘗試更進階的應用了。 像是：

• 微調模型： 使用你自己的資料，微調開源大模型，讓它更符合你的需求。 例如，你可以用台灣新聞資料微調一個新聞摘要模型，或者用你的聊天記錄微調一個更懂你的聊天機器人。
• 整合 LangChain 框架： LangChain 是一個強大的 AI 應用開發框架，它可以讓你輕鬆地將大模型整合到你的應用程式中。
• 開發 AI Agent： AI Agent 是一種可以自主思考、決策、行動的 AI 系統。 你可以用開源大模型打造各種有趣的 AI Agent，例如自動回覆郵件、自動生成文章等等。

更多學習資源：

• Datawhale 的 Happy-LLM 專案： 如果你想深入了解大模型的底層原理，並從零開始訓練自己的大模型，可以參考這個專案。（https://github.com/datawhalechina/happy-llm）
• Datawhale 的 Tiny-Universe 專案： 如果你想學習如何手寫 RAG、Agent 和 Eval 等任務，可以參考這個專案。（https://github.com/datawhalechina/tiny-universe）
• Datawhale 的 so-large-llm 課程： 如果你想深入學習 LLM 的理論基礎，可以參考這個課程。（https://github.com/datawhalechina/so-large-lm.git）
• Datawhale 的「動手學大模型應用開發」課程： 如果你想自己開發大模型應用，可以參考這個課程。（https://github.com/datawhalechina/llm-universe）

開源大模型的意義：擁抱自由、平等的 AI 世界

在這個 AI 快速發展的時代，開源大模型扮演著重要的角色。 它讓更多人可以接觸到 AI 技術，降低了 AI 應用的門檻。 透過開源，我們可以共同打造一個更自由、更平等的 AI 世界。

我希望這篇文章能幫助你踏出探索開源大模型的第一步。 記住，不要害怕嘗試、不要害怕犯錯，享受這個充滿樂趣的學習過程吧！

參考閱讀

https://github.com/datawhalechina/self-llm