本项目提供了基于910B的huggingface LLM模型的Tensor Parallel(TP)部署教程，同时也可以作为一份极简的TP学习代码。.zip

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随着人工智能技术的飞速发展，大型语言模型（LLM）已经成为构建技术产品的默认方式。LLM是自然语言处理技术的核心，对于理解、生成和翻译人类语言至关重要。本书《LLM Engineer's Handbook》旨在帮助工程师们掌握从概念到生产的大型语言模型工程艺术，让开发者能够有效地设计、开发和部署LLM。作者Paul Iusztin和Maxime Labonne都是该领域的专家，他们的共同目标是让读者能够深入理解LLM的复杂性和其在技术领域的应用潜力。 本书不仅涉及了技术细节，还包含了大模型工程师在实际工作中必须掌握的关键知识点。书中有对LLM技术背景的详细介绍，让读者能够了解这一领域的历史脉络和当前的发展状况。接着，书中着重介绍了大模型的设计和架构，包括模型的选择、训练数据的准备、模型的训练与调优、以及模型的评估和测试。此外，书中也探讨了如何将这些模型部署到生产环境中，以及如何优化模型的性能和可靠性，确保它们能在真实世界的复杂场景中稳定运行。 书中还强调了在设计和部署大型语言模型时所面临的伦理和责任问题。这些模型的影响力日益增大，其应用涉及隐私保护、偏见和歧视、内容安全等多个层面。因此，工程师不仅需要掌握技术知识，还需要了解相应的法律法规，确保技术的应用不会对社会产生负面影响。 作者们还分享了自己在实际项目中的经验，提供了一系列的实践案例和最佳实践。这些内容帮助读者了解如何解决实际工作中的问题，例如如何处理数据偏差、模型的可解释性、以及如何在资源有限的情况下进行模型优化。 《LLM Engineer's Handbook》还涵盖了对未来技术趋势的预测和展望。作者们通过分析目前的技术进步和行业动态，对LLM未来的发展方向提出了自己的看法。例如，他们认为随着硬件性能的提升、算法的优化以及数据量的增加，未来的语言模型将变得更加智能和高效。同时，他们也指出工程师需要不断提升自己的技能，以跟上技术发展的步伐。 《LLM Engineer's Handbook》是一本面向未来技术的实用指南，不仅适合初学者入门，对于有经验的工程师也是一本宝贵的参考资料。通过阅读本书，读者能够全面了解大型语言模型的技术细节、应用实践以及面临的挑战和机遇，从而在人工智能领域中占得先机。

在当前信息科技快速发展的时代，人工智能已经成为引领科技进步的重要力量。其中，大型语言模型（LLM）作为人工智能领域的一项关键技术，近年来受到了广泛关注和研究。LLM凭借其在自然语言处理方面出色的表现，已经成为学术界和工业界研究的热点。此次分享的四本图书，从不同的角度深入探讨了大型语言模型的构建、应用和工程实践。 《Building An LLM from scratch》（从零开始构建LLM）一书提供了对LLM构建过程的全面解析，从基础理论到实践操作，指导读者如何从零开始搭建自己的大型语言模型。本书不仅覆盖了算法选择、模型训练、优化策略等技术细节，还包含了对大规模数据处理、计算资源管理等挑战的深入分析。对于那些希望从基础学起，深入了解大型语言模型原理和技术实现的读者而言，这本图书将是绝佳的入门教材。 紧随其后的是《Hands-on LLMs》（动手实践LLM），这本书更注重于LLM的实际应用。它不仅阐述了在构建和训练大型语言模型时遇到的各种问题，还提供了大量案例研究和实战指南，让读者能够直接参与到模型的实际应用中。该书适合那些已有一定理论基础，但想要将这些理论应用到实际问题中去的读者。 《AI Engineering》（人工智能工程）一书，则从工程的角度出发，探讨了如何将人工智能技术规模化、产品化。其中涵盖了人工智能系统设计、模型评估、系统部署、运维监控等多方面的内容。该书强调了在设计、开发和维护大型语言模型时，工程师需要考虑的诸多工程问题，包括但不限于系统架构设计、数据处理流程、自动化测试等，是那些准备从事AI工程化工作的读者的必读书籍。 作为一本工具书，《LLM Engineer’s Handbook》（LLM工程师手册）为从事大型语言模型工作的工程师们提供了实用的参考资料。书中详细介绍了工程师在开发和维护大型语言模型过程中可能遇到的各种问题及其解决方案，旨在成为工程师日常工作中的实用手册。无论是初入行业的工程师，还是资深的AI专家，这本书都能提供丰富的知识和灵感。 综合上述，这四本图书是全面了解和掌握大型语言模型构建与应用知识的宝贵资源。它们为读者提供了从理论到实践，再到工程实现的全方位视角，使得无论是学术研究者还是工业界的技术人员，都能够从中学到构建和优化大型语言模型所需的关键知识。对于正在寻求在这领域内精进技艺的专业人士，这些书籍无疑是最佳的参考资料。

在当前的信息化时代，邮件作为商业和个人沟通的重要手段，其处理效率直接影响着工作流程的效率和质量。而邮件自动化的出现，旨在通过人工智能技术提升邮件处理的智能化水平，从而解放人力，提高效率。本实践专注于利用LLM（Large Language Models）与多智能体协作技术，结合CrewAI和DeepSeek平台，探讨邮件自动化的实际应用。 CrewAI和DeepSeek是两种不同的人工智能框架，它们在邮件自动化场景中扮演着至关重要的角色。CrewAI作为一款多智能体协作平台，能够提供一个集成的环境，让多个智能体协同工作，实现复杂任务的分解和协作处理。在邮件自动化中，CrewAI能够协调多个智能体，对邮件内容进行深度理解和分析，从而实现邮件的分类、回复、转发等多种功能。 DeepSeek则是一种深度学习和搜索技术的融合产物，它能够通过深度学习对邮件内容进行语义理解，并通过高效的搜索算法快速定位相关信息。在邮件自动化实践中，DeepSeek可以用于提取邮件中的关键信息，如附件、联系人信息和主题内容等，提高邮件处理的准确性和速度。 LLM（Large Language Models）是指那些具有大量参数和大规模训练语料的语言模型，它们在理解和生成自然语言方面表现出色。在邮件自动化中，LLM可以被训练来理解用户邮件的意图，并生成恰当的回复内容。同时，LLM还能够协助智能体在处理邮件时进行复杂决策，使得邮件自动化系统能够更加智能和自适应。 LLM、CrewAI与DeepSeek三者的结合，构建了一套完整的邮件自动化解决方案。这套系统不仅可以自动分类邮件，还能自动生成响应，甚至在必要时通过协作机制，让不同的智能体共同完成复杂的邮件处理任务。这种多智能体协作模式，能够极大地提升邮件处理的效率和质量，为人们提供了一个高效、智能的邮件管理新体验。 通过对CrewAI智能体平台的深入应用，我们可以让邮件自动化处理过程更加灵活和高效。智能体可以针对不同的邮件类型和内容，采取不同的处理策略，例如对于简单的确认邮件可以实现即时自动回复，而对于复杂的问题或者需要团队协作的邮件，则能够通过智能体间的协作机制，确保邮件被正确处理，不会遗漏重要信息。 在具体的技术实现层面，邮件自动化实践通常涉及多个步骤，包括但不限于：邮件的接收与预处理、意图识别与分类、智能回复与处理、反馈学习与系统优化。每一环节都需要精细的算法和模型设计，以保证自动化邮件处理的准确性和可靠性。 此外，邮件自动化解决方案还必须考虑到安全性和隐私保护的问题。在处理邮件内容时，系统需要确保敏感信息得到妥善保护，并且只有授权用户才能访问相关邮件数据。这意味着在邮件自动化系统中，还需要集成一定的数据加密和访问控制机制，以符合现代网络安全的要求。 邮件自动化作为一种前沿技术，其实践应用前景十分广阔。随着LLM、CrewAI与DeepSeek等技术的不断发展和完善，我们有理由相信，未来的邮件处理将更加自动化、智能化，极大地提高工作效率，并对现代工作模式产生深远的影响。

随着人工智能技术的快速发展，问答系统作为人机交互的重要组成部分，受到了广泛的关注。LLM智能问答系统即是其中的一项创新应用，它依托于阿里云提供的强大计算资源和天池比赛这一竞赛平台，吸引了一大批数据科学家和工程师参与。通过深度学习和自然语言处理技术，LLM智能问答系统致力于提升问答的准确性和效率。 在这个系统的学习赛中，参赛者需要对给定的问题进行准确的理解和分类，并生成相应的SQL语句，最后生成基于SQL查询结果的答案。通过这种方式，该系统不仅能够处理自然语言文本，还能深入理解语义，并执行一定的数据库查询操作，展现出强大的问题解决能力。 在开发过程中，开发者采用了一系列的技术手段和策略。比如，C00_text_understanding_v2.py和text_understanding.py文件涉及到了文本理解和向量化的技术，通过对文本进行向量化处理，将自然语言转化为计算机能够理解的形式。A01_question_classify.py和A02_question_to_entity.py文件则分别实现了问题的分类和问题实体的识别，这对于后续问题的处理和答案的生成具有重要意义。 在SQL语句的生成和应用方面，B01_generate_SQL_v2.py和B02_apply_SQL_v2.py文件是核心组件，它们负责根据问题内容生成SQL查询语句，并执行这些语句以获取所需的数据。紧接着，B03_Generate_answer_for_SQL_Q.py文件则根据查询结果生成最终的答案，这个过程涉及到了复杂的逻辑判断和自然语言生成技术。 此外，ai_loader.py文件可能是用于加载必要的数据集或者预训练模型，为整个问答系统提供数据支撑。而Readme.pdf文件则提供了整个项目的说明文档，包括但不限于安装指南、使用说明、项目结构、以及可能存在的版权和许可信息。 整体来看，基于LLM智能问答系统的开发涉及到了自然语言处理、深度学习、数据库查询等多个领域的知识。开发者需要熟悉这些领域并能够将它们综合应用到实际问题中去。通过在阿里云的天池比赛中的实战演练，参赛者能够不断优化和改进他们的问答系统，使其在理解和生成答案方面具有更强大的能力。 该问答系统的开发和优化是一个多学科交叉的过程，它不仅需要深入的理论知识，还需要丰富的实践经验。通过对LLM智能问答系统的学习和竞赛实践，参与者能够加深对智能问答系统设计与实现的理解，并为未来在人工智能领域的深入研究和应用开发打下坚实的基础。

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基于Qwen2.5实现轻量化的微调，包含大模型轻量化微调实操手册(V1.0) 和微调的代码fineTuningLab

Python3.12版本安装llama-cpp-python各种报错，试试我编译的库吧