llm-course
跟着 Notebook 跑一遍，系统入门大模型
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本站每日记录该项目 GitHub 星标变化，观测越久曲线越完整
数据来源：GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-09-16 · 当前星标 ★ 891
使用教程
环境要求
- 无需运行环境
安装与启动步骤
-
1当资源索引
汇总 LLM、视觉基础模型、AIGC 与数据集的公开项目。
-
2按方向跳
先看大模型基础与应用两章，再看多模态。
-
3挑相近项目
找和你目标接近的开源项目读代码，比读教程快。
-
4注意时效
模型迭代快，两年前的清单里不少项目已停止维护。
如何确认成功
能定位到某方向的开源项目列表。
注意事项
- 资料型仓库，适合拓视野不适合按步操作。
核心亮点
- 用 Jupyter Notebook 把讲解和可运行代码放在一起，边学边练，降低上手门槛
- 内容覆盖从基础原理到提示工程、微调、RAG 等常见主题，学习路径相对完整
- 仓库结构清晰，适合作为自学路线或培训课程的素材直接复用
不足之处
- 星标数较少，社区规模和更新活跃度有限，部分内容可能滞后于最新模型进展
- 偏教学演示，缺少生产级工程实践和完整项目案例，深度有限
适用场景
- 个人自学大语言模型，按 Notebook 顺序逐步动手实践
- 高校或培训机构用作 LLM 入门课程的配套实验材料
- 团队内部做 LLM 技术分享时，快速搭建可演示的教学示例
替代项目
microsoft/generative-ai-for-beginners、mlabonne/llm-course
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