LLM Solutions Playbook

LLM-Solutions-Playbook

Разблокируйте потенциал решений, управляемых искусственным интеллектом, и углубиться в мир крупных языковых моделей. Изучите передовые концепции, реальные приложения и лучшие практики для создания мощных систем с этими современными моделями.

Этот репозиторий демонстрирует преобразующие возможности крупных языковых моделей и Langchain. Погрузитесь в кураторскую коллекцию ноутбуков Jupyter, которые демонстрируют:

• Практическое применение этих технологий, подчеркивая их потенциал экономии времени и силу решений, управляемых ИИ.
• передовые концепции и лучшие практики для создания мощных систем с этими современными моделями.

Выпустите свое творчество и изучите включенные ресурсы, чтобы начать ваше путешествие и углубиться в эти новаторские технологии.

Требования

Зависимости Python 3.11 (перечислены в требованиях.txt)

Установка

Клонировать этот репозиторий на местную машину. Установите требуемые зависимости, выполнив pip install -r requirements.txt .

Использование

Справочник ноутбуков организован в подразрешители, каждый из которых посвящен конкретной теме. Вы можете изучить эти субзаректории в любом порядке, основываясь на ваших интересах. Каждый подканальный директор содержит коллекцию ноутбуков Jupyter, которые углубляются в концепции, связанные с ее соответствующей темой. Записные книжки последовательно упорядочены в каждом подчинке, поэтому рекомендуется следовать предложенному порядку. Ноутбуки предназначены для того, чтобы быть автономными, что позволяет вам запускать их самостоятельно без зависимостей от других ноутбуков.

Получить ключ API Openai

Чтобы использовать API OpenAI, вам нужно будет создать учетную запись и получить ключ API. Вы можете создать учетную запись здесь. После того, как вы создали учетную запись, вы можете найти свой ключ API на странице API Keys.

Используйте ключ API OpenAI

Следуйте инструкциям ниже, чтобы надежно использовать свой ключ API OpenAI в коде:

1. Создайте файл с именем .env в корневом каталоге этого репозитория.
2. Определите переменную среды OPENAI_API_KEY в файле .env и установите ее равную своему клавишу API Openai. Например, если ваш ключ API является abc123 , то содержимое файла .env должно быть OPENAI_API_KEY="abc123" .
3. Используйте следующий код для загрузки ключа API из файла .env :

 import os
from dotenv import load_dotenv
import openai

load_dotenv ()
openai . api_key = os . getenv ( "OPENAI_API_KEY" )

Получите ключ ActiveLoop API

• Зарегистрируйтесь/войдите в Activeloop.
• Создайте токен API с домашней страницы.
• Скопируйте токен API и вставьте его в файл .env, как этот ACTIVELOOP_TOKEN="<token>" .
• Используйте аналогичный код, как показано выше, чтобы загрузить токен API из файла .env .

Внося

Взносы приветствуются! Если у вас есть какие -либо предложения, отчеты об ошибках или запросы на функции, откройте проблему или отправьте запрос на привлечение. См. Файл apponting.md для получения дополнительной информации.

Лицензия

Этот проект лицензирован по лицензии MIT.

Отказ от ответственности

Обратите внимание, что это программное обеспечение предоставляется как есть, и автор и участники не несут ответственности за какие-либо последствия или ущерб, возникающие в результате его использования. Обратитесь к файлу Discomer.md для получения дополнительной информации.

Дополнительные ресурсы

• Руководство по обучению LLM новичка
• Mastering LLM Методы: оптимизация вывода
• Образцы LLM
• Глубокое погружение в эвал
• Проектирование шаблонов в коде и системах машинного обучения
• Больше моделей проектирования для систем машинного обучения
• Строительные приложения LLM для производства
• Приложения Red Teaming LLM