开源大模型不求人！一文带你全面入门《开源大模型食用指南》

本文较长，建议点赞收藏。更多AI大模型应用开发学习视频及资料，在智泊AI。

近年来，随着 ChatGPT 的风靡，大语言模型（LLM）成为人工智能领域的焦点。在海量开源模型涌现的今天，如何快速开始体验、部署、调优这些 LLM，成为众多开发者和研究者的核心问题。而Datawhale倾力打造的《开源大模型食用指南》正是为了解决这一痛点而诞生的宝藏项目。

这是一套面向中国开发者 、初学者友好 、Linux平台优先适配的实用教程体系。它深入浅出地拆解了从环境配置、模型部署，到全参数微调与LoRA调教的完整过程，为大模型技术的大众普及铺设了一条康庄大道。

为什么我们需要「开源大模型食用指南」？

大语言模型的世界虽然令人向往，但对普通人而言，门槛依旧不低：

Hugging Face、ModelScope上的模型太多，无从选择；
满满英文文档，看得头大；
依赖库安装踩坑无数，GPU跑模型经常"炸机"；
想调模型？LoRA、QLoRA、全量微调等方案五花八门，该选哪个都不知道；
好不容易部署成功，想加个Web界面、接入LangChain又陷入新的迷雾。

基于此，《开源大模型食用指南》的最大价值就在于：

👉 将复杂的大模型食用流程全面本地化、中文化和场景化 ，从环境搭建、模型解析到部署调优，全过程提供手把手教程，哪怕你是零基础小白，也能跟着一步步实践；

👉 教程基于真实项目经验沉淀而成，覆盖最热门的国内外模型，例如 Qwen3、ChatGLM3、InternLM2、MiniCPM、LLaMA 等，并已实现几十个模型的快速部署和微调方案；

👉 既包括基础部署，也包括微调实战和Langchain场景接入，真正帮助你把模型"用"起来，而不是只停留在"能跑通"；

👉 对硬件要求友好，无需高配集群，一张 RTX 4090 就能做出精彩案例。

教程内容详解：四大模块覆盖完整链路

整个自学指南结构分为四大模块，循序渐进、高效系统。

模块一：环境配置 - 从零运行不再卡顿

Linux环境下部署大模型并非易事，各类依赖包、CUDA版本、Python版本冲突频发。《食用指南》提供了详细的模块级配置教程：

pip/conda 换源；
huggingface、modelscope等模型下载镜像设置；
git-lfs 安装与使用；
AutoDL/GPU服务器端口开放设置；
Openxlab 开源平台模型快速拉取教程；

通过这些配置方案，你可以快速构建出适配当前国内大模型生态的本地运行环境。

模块二：模型部署 - 覆盖当前热门LLM与MLLM

教程支持部署接近80+种主流模型，包括纯语言模型（LLM）、多模态模型（MLLM）、代码模型、音频模型、视觉处理模型等。

支持部署的主流模型包括但不限于：

中文模型：ChatGLM3、InternLM、MiniCPM、Yi、BaiChuan、GLM-4；
国际大咖：LLaMA3、Phi、Gemma、Gemma2、Gemma3、Qwen、OpenELM等；
多模态模型：Kimi-VL、Hunyuan3D、Qwen-VL、MiniCPM-o；
开源"小钢炮"：Qwen1.5、Phi-3-mini、DeepSeek、TransNormerLLM等；

不仅支持基础的 Transformers 接口部署，还全套支持：

FastAPI 快速接口化；
WebDemo 部署，点击即用的网页界面；
vLLM 轻量推理优化；
Docker 镜像一键上云；
LangChain 集成落地应用。

部署完不仅能本地体验，也能快速生成 web 界面互动，大大提高展示及调试效率！

模块三：模型"调教" - 手把手走进 LoRA 与全参微调世界

本项目特别强调模型微调，尤其适配普通GPU的高效微调范式（如LoRA、QLoRA、ptuning等） 。

你将学到：

如何使用 PEFT 工具进行 LoRA 微调；
支持 SwanLab 实验管理平台，实现训练数据可视化；
使用 EvalScope 框架评估 LLM 情商、智商能力；
微调适应 Chat、医学对话、文档问答、数学推理等特定场景任务；
如何在单卡显卡（如 RTX4090）完成调教并复用；

特别值得一提的是，项目中大量微调任务使用国产模型如 Qwen1.5/Qwen3、InternLM2、MiniCPM 等，并提供微调的完整代码与数据配置案例。

模块四：项目实战 - 模拟角色玩法+特色模型应用案例

学会了技术怎么用，还可以进一步实现更有趣的玩法。这套教程推出一批创新项目示例（Example 系列），帮助大家探索 LLM 的边界创造力：

Chat-甄嬛：基于《甄嬛传》台词微调的大模型，实现角色扮演语言风格模拟，LoRA实战示例；
Tianji-天机：结合智能体构建、人情世故场景、提示词工程等内容，完成AI社交助理；
AMChat：Advanced Mathematics Chat，构建能够"解微积分题"的数学专家；
数字生命：输入你自己的语料构建个性化"AI分身"，复刻情绪、口吻甚至文字逻辑风格。

每一个都是从环境配置、模型选型，到数据制作、LoRA调教、评估分析的真实流程案例，对标现实中最具想象力的应用创新。

示例库详解：最强开源模型合集

项目附带的模型食用清单也十分丰富且系统，涵盖最当前沿的国产与国际模型生态，支持文生文、图文、多模态、智能体、代码生成等人才培养场景。

以下是部分支持的模型类别及代表：

模型类别	代表模型	支持操作
大语言模型	ChatGLM3、InternLM3、Qwen3、DeepSeek、Baichuan等	FastAPI/WebDemo/vLLM/LangChain/LoRA
多模态模型	MiniCPM-o、Kimi-VL、Qwen2-VL等	图文理解、语音合成、LaTeX截图识别等
代码模型	Qwen-Coder、DeepSeek-Coder、Phi-Coder等	代码生成、自动debug、部署扩展等
数学推理模型	InternLM2-Math、AMChat 等	方程求解、导数计算、逻辑证明
视觉理解模型	Hunyuan3D-2、SpatialLM	3D识别、几何分析等

每个模型的部署均克服了国内访问慢、依赖不匹配等实际问题，真正做到了"跟着文档走就能跑"的地步！

学习路线建议：新手至高手只需三步！

"大模型太复杂，不知道从哪里学起。"

放心，《食用指南》已经贴心地给出了学习Next Step：

入门阶段：

环境配置练习：熟悉Linux+CUDA+conda等常见依赖；
尝试运行小模型，如 Qwen1.5、MiniCPM、InternLM2；

提升阶段：

完成 LoRA 微调项目，如"Chat-甄嬛"；
尝试 GPTQ 模型部署与内存量化压缩；

进阶迁移：

尝试 WebDemo 部署，或与 LangChain 构建应用；
自定义任务微调，例如医学对话、语义解构等；
整合 SwanLab 评估与训练指标可视化，构建调研报告；

学习资源推荐

如果你想更深入地学习大模型，以下是一些非常有价值的学习资源，这些资源将帮助你从不同角度学习大模型，提升你的实践能力。