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你将学习如何针对自己的用例在本地对大语言模型（LLM）进行微调、校准和使用。这是一个实操课程，旨在帮助你根据自己的独特需求校准语言模型。它对初学者友好，要求极低：可在大多数本地机器上运行；对GPU要求极低；无需付费服务。该课程基于SmolLM2系列模型，但你所学的技能可应用于更大的模型或其他小语言模型。这对于无需超级计算机就能开始模型校准来说是非常棒的！这是课程的代码库：[https://github.com/huggingface/smol - course]

讨论总结

这是一个关于Hugging Face免费开放本地大型语言模型（LLMs）微调课程的讨论。大多数评论者对课程表示赞赏，认为课程对初学者友好、要求低，同时也有部分人针对课程提出了疑问、分享了资源或讲述自己遇到的问题，整体氛围积极向上。

主要观点

  1. 👍 对Hugging Face的课程表示赞赏
    • 支持理由：课程对初学者友好、要求低，例如可在大多数本地机器运行、对GPU要求低、无需付费服务等。
    • 反对声音：无
  2. 🔥 课程模块学习时长具有较大弹性
    • 正方观点：根据学习者的认真程度，学习时长从不到1小时到4小时不等。
    • 反方观点：无
  3. 💡 担心自身Python知识薄弱影响课程学习
    • 解释：由于课程练习基于Python，Python知识薄弱者可能会遇到困难。
  4. 💡 对课程中的forking和pull request操作存在疑惑或紧张
    • 解释：不清楚操作是否会影响课程主仓库，初次尝试pull request会紧张。
  5. 💡 关注课程对硬件的要求
    • 解释：例如想知道RTX 3090能否用于该课程，或自己有特定硬件想本地运行课程练习。

金句与有趣评论

  1. “😂 a_beautiful_rhind: Only upload one.”
    • 亮点：以简短话语调侃存储限制，表达一种隐晦的幽默。
  2. “🤔 bburtenshaw: The modules are quite flexible with optional levels and extra reading. So I would say this: \- minimum: < 1 hour - light read, try the examples on easy\_mode \- maximum: 4 hours - read everything, do hard examples, submit PR, get reviews, build a real model. It’s really up to you how seriously you take it.”
    • 亮点：详细解释了课程模块学习时长的弹性，对想了解课程安排的人很有帮助。
  3. “👀 BackdoorDan分享自己在运行课程相关安装操作时遇到的各种版本不匹配错误”
    • 亮点：为可能遇到相同问题的人提供了参考，也反映出课程在安装环节可能存在的一些技术挑战。
  4. “😂 Far - Investment - 9888：truthfully I’m nervous about pull requests”
    • 亮点：真实地表达了对pull requests操作的紧张情绪，引起有相同感受者的共鸣。
  5. “🤔 bullerwins：I have 4x3090’s and prefer to do it all locally.”
    • 亮点：表明自己的硬件配置并希望本地运行课程练习，引发了关于课程本地运行的进一步讨论。

情感分析

总体情感倾向为积极。大多数评论者对Hugging Face开设的课程表示认可、赞赏、期待或感谢。主要分歧点在于课程相关技术操作方面，如部分人对forking和pull request操作存在疑惑，以及在运行课程相关安装操作时遇到的技术问题，如Python版本和软件包版本不匹配等。这些分歧主要是由于技术操作的复杂性和个人技术水平的差异导致的。

趋势与预测

  • 新兴话题：关于课程设置方面希望有更详细的说明和免责声明，这可能会引发后续关于课程实用性和完善性的讨论。
  • 潜在影响：如果课程顺利开展，可能会吸引更多人关注本地LLMs的微调，推动相关技术在初学者中的普及，也可能促使其他类似课程或项目更加注重对初学者的友好性和技术支持。

详细内容：

标题：Hugging Face 推出免费开放的本地 LLMs 微调课程，引发 Reddit 热烈讨论

Hugging Face 推出了一门关于本地 LLMs 微调的免费开放课程，引起了众多网友的关注。该课程旨在帮助学习者根据自身需求微调、对齐和使用本地的 LLMs 模型，具有对大多数本地机器友好、GPU 要求低且无需付费服务等特点。此贴获得了大量的点赞和评论，引发了一系列关于课程内容、学习难度、时间投入、技术要求等方面的讨论。

在讨论中，主要观点包括： 有人认为应该在主贴中添加课程的链接，方便更多人获取。有人询问每个模块所需的学习时间，得到了回复，即最少不到 1 小时，最多 4 小时，取决于个人学习的认真程度。对于分叉部分，有人表示困惑，得到了详细的解释。有用户担心自己 Python 知识薄弱，被告知可以先专注于阅读部分，提升 Python 能力后再进行练习。还有人对使用 Github 时的操作感到担忧，得到了其他用户的鼓励和解释。

有用户分享自己的经历，比如在安装相关软件时遇到的 Python 版本问题，最终找到 Python 3.10 是合适的版本。也有用户好奇是否可以用 RTX 3090 来进行课程学习，以及询问学习所需的预备知识时间等。

总体来说，大家对这门课程表现出了浓厚的兴趣和期待，同时也在积极交流可能遇到的问题和解决方案。这门课程为初学者提供了一个学习和实践的良好机会，引发了广泛的讨论和思考。