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🦜🔗 Build context-aware reasoning applications
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An annotated implementation of the Transformer paper.
《Pytorch实用教程》（第二版）无论是零基础入门，还是CV、NLP、LLM项目应用，或是进阶工程化部署落地，在这里都有。相信在本书的帮助下，读者将能够轻松掌握 PyTorch 的使用，成为一名优秀的深度学习工程师。
HuggingLLM, Hugging Future.
仅需Python基础，从0构建大语言模型；从0逐步构建GLM4\Llama3\RWKV6， 深入理解大模型原理
A comprehensive guide to understanding and implementing large language models with hands-on examples using LangChain for GenAI applications.
Quick Start for Large Language Models (Theoretical Learning and Practical Fine-tuning) 大语言模型快速入门（理论学习与微调实战）
This is suite of the hands-on training materials that shows how to scale CV, NLP, time-series forecasting workloads with Ray.
Notebooks for the O'Reilly book "Learning Ray"
LLMs-from-scratch项目中文翻译
李宏毅 (HUNG-YI LEE）机器学习作业思路代码分享