LLMs-Zero-to-Hero

从零上手大模型，边敲代码边变英雄

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目，无在线服务，需自行部署开源模型 🍴 复刻 156 🐛 待处理 4 👀 关注 16

访问官网 ↗ GitHub ↗

GitHub 星标 ★ 2329

维护状态较活跃

是否开源开源

定价模式 🏷️完全免费开源项目，完全免费，可自行部署使用。

项目预览

LLMs-Zero-to-Hero 项目界面预览图 — 图片来源：GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类开源模型

开发团队bbruceyuan

官网地址https://yuanchaofa.com/llms-zero-to-hero

GitHubhttps://github.com/bbruceyuan/LLMs-Zero-to-Hero

定价模式🏷️完全免费

价格说明开源项目，完全免费，可自行部署使用。

访问状态🔧 仅开源项目，无在线服务，需自行部署

是否开源是

开源协议Apache-2.0

主要语言Jupyter Notebook

技术栈/模型llm,llm-from-zero-to-hero,llm-zero-to-hero,llm101

GitHub 星标★ 2329

上线时间2025-01-05 00:00:00

代码更新2026-10-14

仓库体积1.3 MB

本站数据更新2026-11-10

维护状态较活跃

收录时间2026-08-09

浏览次数5

项目介绍

LLMs-Zero-to-Hero 是一个面向大模型学习者的开源教程仓库，旨在帮助用户从零基础逐步掌握大语言模型（LLM）的核心概念、架构与实战技能。项目以 Jupyter Notebook 为主要载体，内容涵盖从 Transformer 基础、注意力机制、预训练与微调，到提示工程、模型部署等完整学习路径。它解决了初学者面对海量资料无从下手、缺乏系统化学习路线的问题，通过代码示例和可交互的 Notebook，让用户边学边练，直观理解模型内部工作原理。项目目前处于成长阶段，内容持续更新，适合希望系统入门 LLM 的开发者、学生和研究人员。

Star 增长趋势

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 2026-08-09 · 当前星标 ★ 2329

技术标签

llm

使用教程

⚠ 本教程由 AI 依据该项目 README 整理；原始文档不完整，部分步骤为通用流程推断，实际安装请以项目官方文档为准。

难度：入门约 10 分钟部署方式：本地安装 5 步

⚠ 该项目 README 未提供完整安装说明，以下步骤为通用流程，请以官方文档为准。

环境要求

Python 环境并可以运行 Jupyter Notebook（项目以 .ipynb 为主要载体）
Git，用于克隆 GitHub 仓库
如需训练模型：NVIDIA GPU，README 提到最小 3090 / 4090 即可训练
无本地显卡时可使用云 GPU 镜像（README 提供 Featurize 注册链接）

安装与启动步骤

1克隆项目仓库

把教程仓库下载到本地，README 中给出的官方地址为 https://github.com/bbruceyuan/LLMs-Zero-to-Hero
```
git clone https://github.com/bbruceyuan/LLMs-Zero-to-Hero.git
```
2进入项目目录

切换进克隆下来的目录，后续所有 Notebook 都在这个目录下打开
```
cd LLMs-Zero-to-Hero
```
3启动 Notebook 环境

README 未给出官方依赖清单，需自行准备可运行 .ipynb 的 Jupyter 环境后启动服务
```
jupyter notebook
```
4按路线学习练习

从 Transformer 基础、注意力机制到预训练/微调、提示工程与部署，逐个打开 Notebook 边看边跑
5准备训练用 GPU（可选）

只有需要实际训练模型时才要求显卡，README 提示 3090 / 4090 级别即可，也可用云 GPU 镜像