提供丰富的LLM实战案例,涵盖多种场景;涵盖多种LLM框架和工具的使用,如LangChain、Semantic Kernel等;持续更新,紧跟LLM技术发展,已发布31个版本
Large Language Model in Action | #电子书 #指南
代码简洁,仅3个核心文件(main.py、trainer.py、utils.py),总825行代码;使用vLLM加速生成,效率大幅提升;支持多GPU训练,训练速度显著提升
专注于现实场景测试,避免选择题优化带来的结果失真;覆盖多种编程语言和Prompt语言,测试全面;采用人工评分和基准测试,结果更客观