LLaMA实践指南

本仓库包含与 LLaMA 模型系列相关的代码示例、练习和工具，旨在提供动手学习的机会，帮助理解前沿的机器学习和人工智能应用。

简介

LLaMA 实践指南 仓库提供了一个结构化的学习方式，用于掌握和实现最先进的人工智能概念。每个章节或模块都包括代码示例、练习和文档，以加深理解并加速实用技能的构建。

注意： 本仓库会定期更新，请持续关注以获取最新的改进和内容。

主题分类	课程名称	难度	推荐练习顺序
对话与推理能力	揭示 LLaMA 3 对话能力的奥秘	简单	1
对话与推理能力	如何善用 LLaMA 3 长文本处理能力？	简单	2
对话与推理能力	LLaMA 3 的应用探索：指令跟随的最佳实践	中等	3
对话与推理能力	LLaMA 3 的思考之道：思维链的源流与应用	中等	4
对话与推理能力	如何通过提示词获得上下文学习能力？	中等	5
对话与推理能力	多轮推理应用：对话系统与自动化任务建模	中等	6
思维与增强能力	如何运用 LLaMA 3 的思维链实现频率增强？	中等	7
思维与增强能力	多轮推理的搜索增强：技术与实践	困难	8
思维与增强能力	多轮推理的反馈增强：提升准确性的策略	困难	9
检索增强	RAG 检索增强全景	简单	10
检索增强	如何借助 LLaMA 3 赋能索引构建？	中等	11
检索增强	利用 RAG 提升 LLaMA 问答系统的准确性	困难	12
检索增强	如何评估 LLaMA 3 的检索增强效果？	中等	13
检索增强	展望未来：LLaMA 3 检索增强的潜力	中等	14
智能体系统	LLaMA 3 的开源语言智能体方案	中等	15
智能体系统	如何实现多智能体协作？	困难	16
智能体系统	多智能体实战：构建一个多智能体系统	困难	17
多模态与具身智能	Vision 多模态模型：智能文档处理技术升级	困难	18
多模态与具身智能	LLaMA 3 的具身智能体潜力	困难	19

环境配置

为顺利运行代码示例，请确保您的环境符合以下要求：

• Python 版本：3.x
• 依赖项：通过以下命令安装所需的依赖项：

pip install -r requirements.txt

建议使用虚拟环境进行依赖管理：

# 使用 venv
python3 -m venv env
source env/bin/activate  # Windows 用户使用 `env\Scripts\activate`

# 使用 conda
conda create --name myenv python=3.x
conda activate myenv

代码结构

本仓库的组织结构如下：

├── chapter1/        # 第 1 章代码
│   ├── example1.py  # 该章的示例代码
│   └── exercise1.py # 该章的练习代码
├── chapter2/        # 第 2 章代码
│   ├── ...
├── requirements.txt # 依赖文件
└── README.md        # 仓库文档

使用方法

每个章节文件夹包含反映对应概念的代码文件。运行这些文件以探索并理解关键主题。

示例：

# 进入第 1 章并运行示例脚本
cd chapter1
python example1.py

常见问题

1. 如何获取最新更新？

   • 定期使用 git pull 拉取最新代码和资源。

2. 运行代码时遇到错误怎么办？

   • 确保已按文档配置环境并安装了所有依赖项。
   • 如果问题仍然存在，请查看对应章节的 README 文件或提交 issue。

贡献指南

欢迎为本仓库做出贡献！以下是贡献流程：

1. Fork 本仓库。
2. 创建新分支（git checkout -b feature-branch）。
3. 提交更改（git commit -m 'Add new feature'）。
4. 推送到新分支（git push origin feature-branch）。
5. 创建 Pull Request。

贡献者

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许可证

本仓库使用 知识共享署名-非商业性使用-相同方式共享 4.0 国际（CC BY-NC-SA 4.0） 许可协议授权。
许可证适用于标记为 v0.0.1 及后续版本的内容。详情请查看 LICENSE 文件。

课程介绍

本仓库是 极客时间 LLaMA 高级课程 的配套资源。它包含实用的示例代码、练习和补充材料，以辅助课程内容的学习。材料按章节或模块组织，与课程结构保持一致。

注意： 仓库内容会随课程的进展持续更新，请定期查看以获取最新资源。