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开源 AI 指南 (Cookbook)

开源 AI 指南 (Cookbook) 是一系列 Notebook 的合集，里面展示了如何利用开源工具和模型来开发 AI 应用和解决各种机器学习问题的实际技巧和方法。

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最新 Notebook

查看最近添加的 Notebook：

- 使用 LLM 作为评判者🧑‍⚖️进行自动化和多方面的评估
- 创建一个合法偏好数据集
- 使用 SetFit 进行零样本文本分类的数据标注建议
- 通过引入语义缓存到 FAISS 中以增强 RAG 系统的性能
- 用 LlamaIndex 构建一个 RAG 电子书库智能助手
- 使用 Stable Diffusion 进行图像插值
- 用 Gemma, MongoDB 和开源模型构建 RAG 系统
- 使用 PEFT 进行提示微调
- 使用 TGI 的消息 API 从 OpenAI 迁移到 Open LLMs
- 通过推理端点使用 TEI 自动嵌入
- 用 Hugging Face Zephyr 和 LangChain 针对 Github issues 构建简单的 RAG
- 用 🤗 transformers, 🤗 datasets 和 FAISS 嵌入多模态数据进行相似度搜索
- 在单个 GPU 上针对自定义代码微调代码 LLM
- 使用合成数据和 LLM 作为裁判评估 RAG
- 使用 LangChain 在 HuggingFace 文档上构建高级 RAG
- 使用 Cleanlab 检测文本数据集中的问题

你还可以在指南 (Cookbook) 的Github 仓库中查看 Notebook。

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贡献

开源 AI 指南 (Cookbook) 是社区和大家共同努力的成果，我们非常欢迎每个人都来参与贡献！

查看指南 (Cookbook) 的贡献指引了解如何添加你的“食谱(教程)”。

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