本文介绍了一个名为《开源大模型食用指南》的项目，该项目是一个围绕开源大模型、针对国内初学者、基于 AutoDL 平台的中国宝宝专属大模型教程。主要内容包括：基于 AutoDL 平台（可扩展，例如阿里云）的开源 LLM 环境配置指南；针对国内外主流开源 LLM 的部署使用教程；以及 LLM 的全量微调、高效微调方法等。此外，文章还详述了项目意义和受众，并列出了已支持的各种模型。

文章要点:
1. 《开源大模型食用指南》是一个围绕开源大模型、针对国内初学者、基于 AutoDL 平台的中国宝宝专属大模型教程。其目标是让更多普通学生和研究者能够更好地使用并应用这些复杂而强大的工具。
2. 教程提供了一系列关于如何在 Linux 环境下快速部署和使用各类主流开源 LLM（Large Language Models）的步骤说明，包括环境配置、本地部署以及高效微调等技能。
3. 除了实现主流 LLM 相关部分之后，该项目也希望聚集共创者丰富这个世界，并打造更多特色 LLM 教程。任何人都可以提出 issue 或提交 PR 来共同构建维护这个项目。
4. 文章中还详述了该项目适合哪些类型的学习者，并给出相应建议。比如想要长期低成本应用 LLM, 对 NLP 感兴趣并希望进一步学习 LLM 等。
5. 最后，文章列出了已经支持或正在计划支持的各种不同类型和规格大小的语言处理模型。

Keywords：自然语言处理、深度学习算法、机器视觉科技计算大数据

文档地址：https://github.com/datawhalechina/self-llm

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