01 LLM-Universe 

本文会经常提到 LLM ，先补充下哈。LLM 是指的大型语言模型（Large Language Model）的缩写，也就是近两年大火的 ChatGPT 、DeepSeek 背后的技术。

LLM-Universe 是由 Datawhale 团队推出的开源教程项目，专为初学者设计，目前在 GitHub 获得了 6.3k 的 Star，系统化指导大模型（LLM）应用开发的全流程。

开源项目：https://github/datawhalechina/llm-universe
教程地址：https://datawhalechina.github.io/llm-universe/#/

① 实践导向：围绕“个人知识库助手”项目展开，从模型原理到应用部署，覆盖提示工程、RAG（检索增强生成）等关键技术；  

② 小白友好：提供详细的环境配置指南（如阿里云服务器）、代码示例及模块化学习路径，降低入门门槛；  

③ 全链路覆盖：整合模型调用、微调、评估及优化等环节，形成完整开发闭环。项目以开源社区协作模式更新，适合希望快速上手 LLM 应用开发的开发者。

02 LLM-Course

LLM-Course 是一个系统化的大型语言模型（LLM）学习课程，旨在帮助开发者从入门到进阶掌握 LLM 核心技术。

该项目以清晰的模块划分和理论与实践结合的方式，成为 GitHub 上热门的大模型教程资源，目前获星数已超 4.6 万。

开源地址：https://github/mlabonne/llm-course

① 结构化学习路径：分为入门、高级、工程师三部分，涵盖 LLM 架构、预训练、监督微调、强化学习（RLHF）、量化等全流程；  

② 实践导向：提供丰富的 Colab 笔记本和代码示例，支持动手实验；  

③ 前沿技术整合：包含评估方法、新趋势（如 MoE、长上下文）及主流工具（Hugging Face、PyTorch）的应用；  

④ 资源丰富：整合学习路线图、论文解读和开源项目，适合不同层次的学习者快速提升。  

03 微软推出 AI 初学者课程

微软推出的开源项目 Generative AI for Beginners 是一个专为 AI 初学者设计的免费课程，帮助用户从零开始掌握生成式 AI 的核心技术。目前已经获得了 71K 的 Star！

开源地址：https://github/microsoft/generative-ai-for-beginners

① 系统化课程结构：涵盖大语言模型（LLM）原理、提示工程、文本生成、聊天应用开发等关键模块；  

② 实践导向：提供代码示例、实验任务和真实应用场景（如构建智能客服），助力动手能力提升；  

③ 低门槛学习：无需编程基础，适合学生和新手开发者，且结合微软 Azure 云服务工具链；  

该项目以清晰的逻辑和丰富的案例降低了生成式AI的学习难度，成为当前热门的入门教育资源。

04《LLM Cookbook》

这个也是 Datawhale 推出的开源教程，专为国内开发者设计，帮助你系统化入门大模型（LLM）应用开发。目前已经获得了 15.4k 的 Star。

该项目基于斯坦福大学的吴恩达老师与 OpenAI 合作打造的大语言模型系列课程，进行了中文翻译和本地化适配。

开源地址：https://github/datawhalechina/llm-cookbook

05 LLM Action

LLM-Action 是一个专注于大型语言模型（LLM）技术实践的开源项目，帮助开发者实现大模型的工程化部署和应用落地，目前已经获得了 14.4K 的 Star！

开源地址：https://github/liguodongiot/llm-action

① 全流程技术覆盖：涵盖模型训练、微调（如LoRA、P-Tuning等高效微调方法）、分布式训练等核心环节；  

② 工程化实战指南：提供命令行调用、在线 Demo 部署、LangChain 框架集成等实用场景的详细指导；  

项目通过模块化代码和清晰的技术文档，成为开发者快速掌握大模型开发与优化的实用资源库。

06 MiniMind

这个开源项目，可以让个人完全从 0 训练一个仅有 26M 的极小参数大语言模型！最低仅需 2G 显卡即可训练和推理，最快仅需2-3小时。

目前这个开源项目 MiniMind 已经在 GitHub 上已经获得了 11.8K 的 Star 。

开源地址：https://github/jingyaogong/minimind

① 极简高效：支持混合专家（MoE）结构拓展，兼容主流库如 Transformers 和 Accelerate；  

② 低成本平民化，全流程透明：最低仅需约 3 元人民币成本即可完成训练，开源了从数据集处理到模型部署的完整代码，适合大模型学习与实践。  

 如何系统的去学习大模型LLM ？

大模型时代，火爆出圈的LLM大模型让程序员们开始重新评估自己的本领。 “AI会取代那些行业？”“谁的饭碗又将不保了？”等问题热议不断。

事实上，抢你饭碗的不是AI，而是会利用AI的人。

继科大讯飞、阿里、华为等巨头公司发布AI产品后，很多中小企业也陆续进场！超高年薪，挖掘AI大模型人才！ 如今大厂老板们，也更倾向于会AI的人，普通程序员，还有应对的机会吗？

与其焦虑……

不如成为「掌握AI工具的技术人」，毕竟AI时代，谁先尝试，谁就能占得先机！

但是LLM相关的内容很多，现在网上的老课程老教材关于LLM又太少。所以现在小白入门就只能靠自学，学习成本和门槛很高。

基于此，我用做产品的心态来打磨这份大模型教程，深挖痛点并持续修改了近70次后，终于把整个AI大模型的学习门槛，降到了最低！

在这个版本当中：

第一您不需要具备任何算法和数学的基础
第二不要求准备高配置的电脑
第三不必懂Python等任何编程语言

您只需要听我讲，跟着我做即可，为了让学习的道路变得更简单，这份大模型教程已经给大家整理并打包，现在将这份 LLM大模型资料 分享出来：包括LLM大模型书籍、640套大模型行业报告、LLM大模型学习视频、LLM大模型学习路线、开源大模型学习教程等, 😝有需要的小伙伴，可以 扫描下方二维码领取🆓↓↓↓

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一、LLM大模型经典书籍

AI大模型已经成为了当今科技领域的一大热点，那以下这些大模型书籍就是非常不错的学习资源。

二、640套LLM大模型报告合集

这套包含640份报告的合集，涵盖了大模型的理论研究、技术实现、行业应用等多个方面。无论您是科研人员、工程师，还是对AI大模型感兴趣的爱好者，这套报告合集都将为您提供宝贵的信息和启示。(几乎涵盖所有行业)

三、LLM大模型系列视频教程

四、LLM大模型开源教程（LLaLA/Meta/chatglm/chatgpt）

五、AI产品经理大模型教程

LLM大模型学习路线 ↓

阶段1：AI大模型时代的基础理解

  • 目标：了解AI大模型的基本概念、发展历程和核心原理。

  • 内容：

    • L1.1 人工智能简述与大模型起源
    • L1.2 大模型与通用人工智能
    • L1.3 GPT模型的发展历程
    • L1.4 模型工程
    • L1.4.1 知识大模型
    • L1.4.2 生产大模型
    • L1.4.3 模型工程方法论
    • L1.4.4 模型工程实践
    • L1.5 GPT应用案例

阶段2：AI大模型API应用开发工程

  • 目标：掌握AI大模型API的使用和开发，以及相关的编程技能。

  • 内容：

    • L2.1 API接口
    • L2.1.1 OpenAI API接口
    • L2.1.2 Python接口接入
    • L2.1.3 BOT工具类框架
    • L2.1.4 代码示例
    • L2.2 Prompt框架
    • L2.3 流水线工程
    • L2.4 总结与展望

阶段3：AI大模型应用架构实践

  • 目标：深入理解AI大模型的应用架构，并能够进行私有化部署。

  • 内容：

    • L3.1 Agent模型框架
    • L3.2 MetaGPT
    • L3.3 ChatGLM
    • L3.4 LLAMA
    • L3.5 其他大模型介绍

阶段4：AI大模型私有化部署

  • 目标：掌握多种AI大模型的私有化部署，包括多模态和特定领域模型。

  • 内容：

    • L4.1 模型私有化部署概述
    • L4.2 模型私有化部署的关键技术
    • L4.3 模型私有化部署的实施步骤
    • L4.4 模型私有化部署的应用场景

这份 LLM大模型资料 包括LLM大模型书籍、640套大模型行业报告、LLM大模型学习视频、LLM大模型学习路线、开源大模型学习教程等, 😝有需要的小伙伴，可以 扫描下方二维码领取🆓↓↓↓

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