LLMsBook 是《大型语言模型实战指南：应用实践与场景落地》一书的实战部分代码汇总仓库，托管在 GitHub 上。该项目按照书籍章节组织代码，提供多个大型语言模型应用与微调场景的实战示例。
用途：该项目主要用于配合书籍学习大型语言模型的应用实践与场景落地，通过可运行的代码示例帮助读者理解相关技术。
主要能力（按章节）：
- 第2章：tokenizer 训练方法和基于 PEFT 的 Llama 模型微调实战。
- 第3章：基于 DPO 的偏好对齐实战。
- 第5章：基于 DeepSeek Coder 的 SQL 微调实战。
- 第6章：基于 Baichuan 的角色扮演模型微调实战。
- 第7章：基于 Qwen 的对话要素抽取模型微调实战。
- 第9章：基于 BGE 模型的向量微调实战；基于 ChatGLM3 知识库答案生成任务的微调实战；基于 Streamlit 的知识库答案应用搭建。
- 第10章：基于 Langchain 构建 AutoGPT 实战。
使用方式：仓库为代码汇总，用户可克隆或下载代码，按照章节对应内容进行学习与运行。具体安装命令、依赖配置及运行步骤在提供的资料中暂未提供。
适用场景：适合正在阅读该书或希望学习大语言模型微调、偏好对齐、知识库问答、AutoGPT 构建等实战技术的开发者与学习者。
限制：资料中未提供具体的环境要求、依赖版本、运行说明、许可证信息及收费情况，这些内容暂未提供。仓库同时记录书籍勘误，主要对错别字、笔误部分、歧义部分进行修改，并欢迎通过 issue 反馈。联系邮箱为 logcongcong@gmail.com。
