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“AI 不会取代人，但懂 AI 的人会取代不懂 AI 的人。”
在人工智能快速发展的今天，我们都希望能够真正了解 AI 。
然而 AI GPT 大语言模型等概念满天飞，各种技术和产品鱼龙混杂，让人摸不着头脑。
这种情况下，了解 AI 和大语言模型的最好办法就是亲自上手，用自己的代码从零到一开始大语言模型开发。
而当下开发大语言模型应用却远算不上简单
- Python 环境配置繁杂，虚拟环境和包管理让人摸不着头脑
- 国内复杂的网络环境导致各种包无法下载
- 开发大模型必备的各种软件包数量繁多、安装复杂，HuggingFace 访问困难
- 大模型命名和参数让人困扰
- 再加上 Windows 下的配置实在让人头疼
这里的每一个障碍都让“大模型取经路”困难重重
为此我们开发了一款 零基础小白一键上手 Python 大模型开发工具 , 帮助您：
- 一键安装 Python
- 快速下载 pip 软件包 解决国内 pip 源问题
- 一键创建虚拟环境
- 一键安装 PyTorch Transformers 等大模型开发必备软件包
- 快速下载 Huggingface 大模型 无需担心国内网络问题 一键运行
- 提供大模型开发示例代码 极速上手开发
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 | 1 Hansah 2024-11-12 21:12:23 +08:00 0 基础开发什么大模型，能学会用就不错了 |
 | 2 Mianmiss 2024-11-12 21:22:07 +08:00 如果连安装都整不明白，建议还是不要学大模型开发了。 |
 | 3 Unboundwill OP @siknet 从做中学也是一种很有效的学习方法。 What I cannot create, I do not understand. Richard Feynman 在 AI 领域，费曼学习法往往会更有效。 |
| 4 Unboundwill OP @Mianmiss 术业有专攻。团队里一般有研发效能团队和运维团队，负责环境搭建、代码和产物管理、端到端的部署等事项，其他算法工程师或者研发工程师大多都不知道如何从零到一自己安装和搭建一个开发环境和生产环境，但这也不妨碍他们研发模型、迭代算法。 对于想入门的大多数人来说，正是卡在了缺少一支运维团队帮他们准备一个开发环境，我们就希望能帮大家简化这个流程，跳过这个环节，专注于最核心的算法和代码。 |
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