LLMOps最佳实践

一本深入浅出的指南，从基础到在AWS上部署高级LLM和RAG应用程序，使用LLMOps最佳实践

LLM Twin Course 是一门全面的大型语言模型（LLM）免费学习课程，教授如何构建生产级别的 LLM 和基于 LLM 的检索增强生成（RAG）系统。课程包含11节动手课程，涵盖从数据收集到部署的全过程，并提供了所有实践涉及的源码。课程内容涵盖了系统设计、数据工程、特征管道、训练管道和推理管道等方面，适合中级的机器学习工程师、数据工程师和软件工程师，需具备Python、ML和云计算的基础知识。

这是一本关于在自然语言处理任务中使用大型语言模型(LLMs)的全面指南，提供有关模型、数据和下游任务的深入见解。

LLMClient是一个用于构建检索增强生成（RAG）、推理、函数调用代理、LLM智能体、追踪和日志记录的简单库，旨在帮助开发者更加高效地利用大型语言模型。

Galactic是一个用于处理大规模非结构化文本数据集的工具，提供清理和筛选功能，旨在筛选微调数据集、创建用于检索增强生成(RAG)的文档集合，甚至对LLM预训练Web规模数据集进行去重。

高级检索增强生成(RAG)技术合集，包含10种先进RAG实现方案的详细教程。从基础的Naive RAG到高级的Adaptive RAG，提供完整的代码实现和评估方法。使用LangChain、Pinecone等主流工具，适合研究人员和开发者学习和实践RAG技术

E2M是一个强大的开源工具，可将多种文件类型如doc、docx、epub、html、htm、url、pdf、ppt、pptx、mp3、m4a等转换为Markdown格式，便于数据检索增强生成（RAG）及模型训练或微调，支持自定义配置，易于安装和使用。

这是一个基于项目的课程，旨在教授MLOps的基础知识，重点关注直观理解和应用。课程涵盖真实世界的MLOps场景，通过理论与实践相结合的方式，全面介绍MLOps中使用的工具和技术，并强调模型部署和监控的最佳实践，同时提供社区支持和持续学习的资源。