地址：datawhalechina.github.io/llm-universe/
datawhale出品。
本项目是一个面向小白开发者的大模型应用开发教程，旨在结合个人知识库助手项目，通过一个课程完成大模型开发的重点入门，主要内容包括：
----大模型简介，何为大模型、大模型特点是什么、LangChain 是什么，针对小白开发者的简单介绍；
----如何调用大模型 API，本节介绍了国内外知名大模型产品 API 的多种调用方式，包括调用原生 API、封装为 LangChain LLM、封装为 Fastapi 等调用方式，同时将包括百度文心、讯飞星火、智谱AI等多种大模型 API 进行了统一形式封装；
----大模型开发流程及架构，大模型应用开发的基本流程、一般思想和本项目的架构分析；
----数据库搭建，不同类型知识库文档的加载、处理，向量数据库的搭建；
----Prompt 设计，如何设计 Prompt 来让大模型完成特定任务，Prompt Engineering 的原则和技巧有哪些；
----验证迭代，大模型开发如何实现验证迭代，一般的评估方法有什么；
----前后端开发，如何使用 Gradio、FastAPI 等框架快速开发大模型 Demo，展示应用能力。
产品经理的大笑瞬间：
发现自己做的产品被像素级致敬了，从按钮到文案，从引导到错误提示。
合理推测我之前埋的一些坑也被致敬了，仔细一看，果然如此哈哈哈哈哈哈哈🤣
对不起大家，那些奇怪的逻辑就是一些临时方案，没有什么深刻的产品思考，我只是还没抽出来时间改。
最近一定改！！！
发现自己做的产品被像素级致敬了，从按钮到文案，从引导到错误提示。
合理推测我之前埋的一些坑也被致敬了，仔细一看，果然如此哈哈哈哈哈哈哈🤣
对不起大家，那些奇怪的逻辑就是一些临时方案，没有什么深刻的产品思考，我只是还没抽出来时间改。
最近一定改！！！
使用方式很简单，电脑和手机（或其他终端）同时打开这个网址就行了，它会通过STUN（Session Traversal Utilities for NAT）服务器来获取本地网络地址和端口，然后在局域网内建立点对点连接，安全性也很高。
本书的每个章节都是可以直接运行的 Jupyter 记事本，你可以在本地直接跑，也可以克隆到 Google Colab 在云端跑；讲解的时候，不仅结合文字、公式和图示来阐明深度学习里常用的模型和算法，还提供代码来演示如何从零开始实现它们，并使用真实数据来提供一个交互式的学习体验。
第二版的内容是 2023 年更新的，手把手教你搭建 Bert/Transformer，各种语言框架都有，包括 Pytorch/Tensorflow/JAX 等，而且还支持中英文对照，英文域名是 https://d2l.ai，它对于初学者和有经验的深度学习从业者都是一份宝贵的资源。
