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   3. 开源 LLM 的部署应用指导，包括命令行调用、在线 Demo 部署、LangChain 框架集成等；
   4. 开源 LLM 的全量微调、高效微调方法，包括分布式全量微调、LoRA、ptuning 等。
 
+  项目的主要内容就是 **教程**，让更多的学生和从业者了解和熟悉开源大模型的食用方法！任何人都可以提出issue或是提交PR，共同构建维护这个项目。
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+  想要深度参与的同学可以联系我们，我们会将你加入到项目的维护者中。
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 ## 项目意义
 
   什么是大模型？
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   然而，当前普通学生和用户想要使用这些大模型，需要具备一定的技术能力，才能完成模型的部署和使用。对于层出不穷又各有特色的开源 LLM，想要快速掌握一个开源 LLM 的应用方法，是一项比较有挑战的任务。
 
-  本项目旨在首先基于核心贡献者的经验，实现国内外主流开源 LLM 的部署、使用与微调教程；在实现主流 LLM 的相关部分之后，我们希望充分聚集共创者，一起丰富这个开源 LLM 的世界，打造更多、更全面特色 LLM 的教程。星火点点，汇聚成海。我们希望成为 LLM 与普罗大众的阶梯，以自由、平等的开源精神，拥抱更恢弘而辽阔的 LLM 世界。
+  本项目旨在首先基于核心贡献者的经验，实现国内外主流开源 LLM 的部署、使用与微调教程；在实现主流 LLM 的相关部分之后，我们希望充分聚集共创者，一起丰富这个开源 LLM 的世界，打造更多、更全面特色 LLM 的教程。星火点点，汇聚成海。
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+  *我们希望成为 LLM 与普罗大众的阶梯，以自由、平等的开源精神，拥抱更恢弘而辽阔的 LLM 世界。*
 
 ## 项目受众
 
@@ -170,7 +176,7 @@ pip install -U huggingface_hub
 
 然后新建python文件，填入以下代码，运行即可。
 
-- resume-download：模型名称
+- resume-download：断点续下
 - local-dir：本地存储路径。（linux环境下需要填写绝对路径）
 
 ```python