diy-llm

⚠ 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

• 熟练掌握 Python 与软件工程能力
• 熟悉 PyTorch，了解神经网络基本原理
• 具备线性代数、概率统计、微积分等数学基础
• 对机器学习与深度学习有扎实掌握
• 了解 CUDA 基础更佳（可选，不懂也可跟入门教程）

安装与启动步骤

1. 1阅读在线教程

   先浏览官方在线阅读地址，了解课程模块划分与 6 个渐进式作业的先后顺序。

2. 2克隆项目仓库

   把 diy-llm 仓库克隆到本地，后续所有 Notebook 作业都在该目录下完成。

   git clone https://github.com/datawhalechina/diy-llm.git

   复制

3. 3进入项目目录

   切换到刚克隆下来的目录，确认能看到 README 与课程 Notebook 文件。

   cd diy-llm

   复制

4. 4安装基础依赖

   README 只在快速开始处提示“根据具体作业需求安装”，未给出统一命令；请按所打开作业 Notebook 内的说明安装对应依赖。

5. 5运行作业 Notebook

   用 Jupyter 打开对应作业的 Notebook 边写边跑，按课程顺序从数据、Tokenizer 逐步往后推进。

如何确认成功

能打开项目 README 与课程 Notebook，并按各作业说明跑通第一个作业的代码单元格，即表示环境可用。

常见问题

注意事项

• README 未给出统一的依赖安装命令与端口、路径等配置，请以各作业 Notebook 内的说明为准。
• 项目内容较多，建议按模块循序渐进学习，不要跳步。
• 课程包含国产模型（如 Qwen、DeepSeek）相关的本土化案例，便于国内环境实践。
• 如需英文说明可切换到 README_EN.md。