OpenAI 快速入门

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本项目旨在为所有对大型语言模型及其在生成式人工智能（AIGC）场景中应用的人们提供一站式学习资源。通过提供理论基础，开发基础，和实践示例，该项目对这些前沿主题提供了全面的指导。

特性

• 大语言模型的理论和开发基础：深入探讨BERT和GPT系列等大型语言模型的内部工作原理，包括它们的架构、训练方法、应用等。

• 基于OpenAI的二次开发：OpenAI的Embedding、GPT-3.5、GPT-4模型的快速上手和应用，以及函数调用（Function Calling）和ChatGPT插件等最佳实践

• 使用LangChain进行GenAI应用开发：通过实例和教程，利用LangChain开发GenAI应用程序，展示大型语言模型（AutoGPT、RAG-chatbot、机器翻译）的实际应用。

• LLM技术栈与生态：数据隐私与法律合规性，GPU技术选型指南，Hugging Face快速入门指南，ChatGLM的使用。

拉取代码

你可以通过克隆此仓库到你的本地机器来开始：

git clone https://github.com/DjangoPeng/openai-quickstart.git

然后导航至目录，并按照单个模块的指示开始操作。

搭建开发环境

本项目使用 Python v3.10 开发，完整 Python 依赖软件包见requirements.txt。

关键依赖的官方文档如下：

• Python 环境管理 Miniconda
• Python 交互式开发环境 Jupyter Lab
• 大模型应用开发框架 LangChain
• OpenAI Python SDK

以下是详细的安装指导（以 Ubuntu 操作系统为例）：

安装 Miniconda

mkdir -p ~/miniconda3
wget https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh -O ~/miniconda3/miniconda.sh
bash ~/miniconda3/miniconda.sh -b -u -p ~/miniconda3
rm -rf ~/miniconda3/miniconda.sh

安装完成后，建议新建一个 Python 虚拟环境，命名为 langchain。

conda create -n langchain python=3.10

# 激活环境
conda activate langchain 

之后每次使用需要激活此环境。

安装 Python 依赖软件包

pip install -r requirements.txt

配置 OpenAI API Key

根据你使用的命令行工具，在 ~/.bashrc 或 ~/.zshrc 中配置 OPENAI_API_KEY 环境变量：

export OPENAI_API_KEY="xxxx"

安装和配置 Jupyter Lab

上述开发环境安装完成后，使用 Miniconda 安装 Jupyter Lab：

conda install -c conda-forge jupyterlab

使用 Jupyter Lab 开发的最佳实践是后台常驻，下面是相关配置（以 root 用户为例）：

# 生成 Jupyter Lab 配置文件，
jupyter lab --generate-config

打开上面执行输出的jupyter_lab_config.py配置文件后，修改以下配置项：

c.ServerApp.allow_root = True # 非 root 用户启动，无需修改
c.ServerApp.ip = '*'

使用 nohup 后台启动 Jupyter Lab

$ nohup jupyter lab --port=8000 --NotebookApp.token='替换为你的密码' --notebook-dir=./ &

Jupyter Lab 输出的日志将会保存在 nohup.out 文件（已在 .gitignore中过滤）。

课程表

课表	描述	课程资料	任务
第1节	大模型基础：理论与技术的演进 - 初探大模型：起源与发展 - 预热篇：解码注意力机制 - 变革里程碑：Transformer的崛起 - 走向不同：GPT与BERT的选择	建议阅读： - Attention Mechanism: Neural Machine Translation by Jointly Learning to Align and Translate - An Attentive Survey of Attention Models - Transformer：Attention is All you Need - [BERT：Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding(https://arxiv.org/abs/1810.04805)	[作业]
第2节	GPT 模型家族：从始至今 - 从GPT-1到GPT-3.5：一路的风云变幻 - ChatGPT：赢在哪里 - GPT-4：一个新的开始 提示学习（Prompt Learning） - 思维链（Chain-of-Thought, CoT）：开山之作 - 自洽性（Self-Consistency）：多路径推理 - 思维树（Tree-of-Thoughts, ToT）：续写佳话	建议阅读： - GPT-1: Improving Language Understanding by Generative Pre-training - GPT-2: Language Models are Unsupervised Multitask Learners - GPT-3: Language Models are Few-Shot Learners 额外阅读： - GPT-4: Architecture, Infrastructure, Training Dataset, Costs, Vision, MoE - GPTs are GPTs: An Early Look at the Labor Market Impact Potential of Large Language Models - Sparks of Artificial General Intelligence: Early experiments with GPT-4	[作业]
第3节	大模型开发基础：OpenAI Embedding - 通用人工智能的前夜 - "三个世界"和"图灵测试" - 计算机数据表示 - 表示学习和嵌入 Embeddings Dev 101 - 课程项目：GitHub openai-quickstart - 快速上手 OpenAI Embeddings	建议阅读： - Representation Learning: A Review and New Perspectives - Word2Vec: Efficient Estimation of Word Representations in Vector Space - GloVe: Global Vectors for Word Representation 额外阅读： - Improving Distributional Similarity with Lessons Learned from Word Embeddings - Evaluation methods for unsupervised word embeddings	[作业] 代码： [embedding]
第4节	OpenAI 大模型开发与应用实践 - OpenAI大型模型开发指南 - OpenAI 语言模型总览 - OpenAI GPT-4, GPT-3.5, GPT-3, Moderation - OpenAI Token 计费与计算 OpenAI API 入门与实战 - OpenAI Models API - OpenAI Completions API - OpenAI Chat Completions API - Completions vs Chat Completions OpenAI 大模型应用实践 - 文本内容补全初探（Text Completion） - 聊天机器人初探（Chat Completion）	建议阅读： - OpenAI Models - OpenAI Completions API - OpenAI Chat Completions API	代码： [models] [tiktoken]
第5节	AI大模型应用最佳实践 - 如何提升GPT模型使用效率与质量 - AI大模型应用最佳实践 - 文本创作与生成 - 文章摘要和总结 - 小说生成与内容监管 - 分步骤执行复杂任务 - 评估模型输出质量 - 构造训练标注数据 - 代码调试助手 - 新特性： Function Calling 介绍与实战	建议阅读 - GPT Best Practices - Function Calling	代码： Function Calling
第6节	实战：OpenAI-Translator - OpenAI-Translator 市场需求分析 - OpenAI-Translator 产品定义与功能规划 - OpenAI-Translator 技术方案与架构设计 - OpenAI 模块设计 - OpenAI-Translator 实战		代码： pdfplumber
第7节	实战：ChatGPT Plugin 开发 - ChatGPT Plugin 开发指南 - ChatGPT Plugin 介绍 - ChatGPT Plugin 介绍 - 样例项目：待办（Todo）管理插件 - 实战样例部署与测试 - ChatGPT 开发者模式 - 实战：天气预报（Weather Forecast）插件开发 - Weather Forecast Plugin 设计与定义 - 天气预报函数服务化 - 第三方天气查询平台对接 - 实战 Weather Forecast Plugin - Function Calling vs ChatGPT plugin		代码： [todo list] [Weather Forecast]
第8节	大模型应用开发框架 LangChain (上) - LangChain 101 - LangChain 是什么 - 为什么需要 LangChain - LangChain 典型使用场景 - LangChain 基础概念与模块化设计 - LangChain 核心模块入门与实战 - 标准化的大模型抽象：Mode I/O - 模板化输入：Prompts - 语言模型：Models - 规范化输出：Output Parsers		代码： [model io]
第9节	大模型应用开发框架 LangChain (中) - 大模型应用的最佳实践 Chains - 上手你的第一个链：LLM Chain - 串联式编排调用链：Sequential Chain - 处理超长文本的转换链：Transform Chain - 实现条件判断的路由链：Router Chain - 赋予应用记忆的能力： Memory - Momory System 与 Chain 的关系 - 记忆基类 BaseMemory 与 BaseChatMessageMemory - 服务聊天对话的记忆系统 - ConversationBufferMemory - ConversationBufferWindowMemory - ConversationSummaryBufferMemory		代码： [chains] [memory]
第10节	大模型应用开发框架 LangChain (下) - 框架原生的数据处理流 Data Connection - 文档加载器（Document Loaders） - 文档转换器（Document Transformers） - 文本向量模型（Text Embedding Models） - 向量数据库（Vector Stores） - 检索器（Retrievers） - 构建复杂应用的代理系统 Agents - Agent 理论基础：ReAct - LLM 推理能力：CoT, ToT - LLM 操作能力：WebGPT, SayCan - LangChain Agents 模块设计与原理剖析 - Module: Agent, Tools, Toolkits, - Runtime: AgentExecutor, PlanAndExecute , AutoGPT, - 上手第一个Agent：Google Search + LLM - 实战 ReAct：SerpAPI + LLM-MATH		代码： [data connection] [agents]
第11节	实战： LangChain 版 OpenAI-Translator v2.0 - 深入理解 Chat Model 和 Chat Prompt Template - 温故：LangChain Chat Model 使用方法和流程 - 使用 Chat Prompt Template 设计翻译提示模板 - 使用 Chat Model 实现双语翻译 - 使用 LLMChain 简化构造 Chat Prompt - 基于 LangChain 优化 OpenAI-Translator 架构设计 - 由 LangChain 框架接手大模型管理 - 聚焦应用自身的 Prompt 设计 - 使用 TranslationChain 实现翻译接口 - 更简洁统一的配置管理 - OpenAI-Translator v2.0 功能特性研发 - 基于Gradio的图形化界面设计与实现 - 基于 Flask 的 Web Server 设计与实现		代码： [openai-translator]
第12节	实战： LangChain 版Auto-GPT - Auto-GPT 项目定位与价值解读 - Auto-GPT 开源项目介绍 - Auto-GPT 定位：一个自主的 GPT-4 实验 - Auto-GPT 价值：一种基于 Agent 的 AGI 尝试 - LangChain 版 Auto-GPT 技术方案与架构设计 - 深入理解 LangChain Agents - LangChain Experimental 模块 - Auto-GPT 自主智能体设计 - Auto-GPT Prompt 设计 - Auto-GPT Memory 设计 - 深入理解 LangChain VectorStore - Auto-GPT OutputParser 设计 - 实战 LangChain 版 Auto-GPT		代码： [autogpt]
第13节	Sales-Consultant 业务流程与价值分析 - Sales-Consultant 技术方案与架构设计 - 使用 GPT-4 生成销售话术 - 使用 FAISS 向量数据库存储销售问答话术 - 使用 RetrievalQA 检索销售话术数据 - 使用 Gradio 实现聊天机器人的图形化界面 - 实战 LangChain 版 Sales-Consultant		代码： [sales_chatbot]
第14节	大模型时代的开源与数据协议 - 什么是开源？ - 广泛使用的开源协议和数据协议 - Llama 是不是伪开源？ - ChatGLM2-6B 的开源协议 大语言模型的可解释性 - 提高模型决策过程的透明度 - Stanford Alpaca 的相关研究 大语言模型应用的法规合规性 - 中国大陆：生成式人工智能服务备案 - 国际化：数据隐私与保护（以 GDPR 为例） - 企业合规性应对要点
第15节	大模型时代的Github：Hugging Face - Hugging Face 是什么？ - Hugging Face Transformers 库 - Hugging Face 开源社区：Models, Datasets, Spaces, Docs - 大模型横向对比 - Open LLM Leaderboard（大模型天梯榜） 显卡选型推荐指南 - GPU vs 显卡 - GPU Core vs AMD CU - CUDA Core vs Tensor Core - N卡的架构变迁 - 显卡性能天梯榜
第16节	清华 GLM 大模型家族 - 最强基座模型 GLM-130B - 增强对话能力 ChatGLM - 开源聊天模型 ChatGLM2-6B - 联网检索能力 WebGLM - 初探多模态 VisualGLM-6B - 代码生成模型 CodeGeex2 ChatGLM2-6B 大模型应用开发 - ChatGLM2-6B 私有化部署 - HF Transformers Tokenizer - HF Transformers Model - 将模型同步至 Hugging Face - 使用 Gradio 赋能 ChatGLM2-6B 图形化界面 <

贡献

贡献是使开源社区成为学习、激励和创造的惊人之处。非常感谢你所做的任何贡献。如果你有任何建议或功能请求，请先开启一个议题讨论你想要改变的内容。

许可证

该项目根据Apache-2.0许可证的条款进行许可。详情请参见LICENSE文件。

联系

Django Peng - [email protected]

项目链接: https://github.com/DjangoPeng/openai-quickstart