llm_engineering
跟着课程跑通 LLM 全链路实战代码
这是一个配套《Mastering LLM Engineering》课程的实战代码仓库，用 Jupyter Notebook 组织，覆盖从提示工程、RAG、微调、Agent 到模型部署的完整 LLM 工程链路。它解决的是学习者「看懂了概念却不会动手」的问题：把课程里讲到的每个技术点都落到可运行的 notebook 上，读者可以边看边跑，逐步搭出检索问答、工具调用、多步推理等真实应用。核心能力包括分章节的示例代码、可复用的工具函数、对主流框架（如 OpenAI、LangChain、向量数据库、微调工具链）的调用示范，以及从数据准备到评估的工程化流程。适合有一定 Python 基础、想系统补齐 LLM 应用开发技能的开发者，也可作为团队内部培训的参考资料。仓库持续更新，与课程进度同步，是少见的把教学与工程实践结合得比较紧密的开源项目。
项目数据
使用教程
⚠ 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
- 具备一定 Python 基础（课程面向有编程基础的学习者）
- 安装 Cursor 编辑器，课程全程在 Cursor 中操作
- 一个 Google 账号，用于第 3 周起用 Colab 跑 GPU
- 可选：Ollama，课程开头有一个 Ollama 快速项目
安装与启动步骤
-
1克隆课程仓库
把课程代码仓库拉到本地，后面所有章节的 notebook 都在这个目录下打开运行。
git clone https://github.com/ed-donner/llm_engineering -
2阅读官方安装指南
仓库内 setup/SETUP-new.md 是作者写的全平台环境搭建指南，请严格按它逐步操作。
-
3用 Cursor 打开并预览
在 Cursor 中打开仓库；看 README 时右键左侧文件名选 Open preview 才能显示格式化版本。
-
4准备 Google Colab 账号
第 3 周起课程用 Google Colab 跑 GPU 任务，免费额度或很低花费即可完成全部项目。
如何确认成功
按 setup/SETUP-new.md 搭好环境，能在 Cursor 中正常打开并运行仓库里的 notebook，即表示就绪。
常见问题
Q：能用 Gemini 或免费模型替代 OpenAI 吗？
A：可以。README 的常见问题里明确回答 Yes，课程也支持使用免费模型，按自身条件选择即可。
Q：没有编程背景能学这门课吗？
A：README 把「无编程背景能否学习」列为常见问题之一，作者给出了专门解答，建议先看该条再决定。
Q：第 3 周必须付费购买 Colab 吗？
A：不必。作者说明免费额度或很少的花费就能完成全部项目，他自己买 Colab Pro+ 只是个人选择。
Q：环境搭建卡住了怎么办？
A：在 Udemy 课程页面提问，或直接发邮件到 ed@edwarddonner.com，作者会尽快回复。
注意事项
- README 只给出安装指南的路径 setup/SETUP-new.md，本文件本身没有列出具体安装命令，所有环境命令以该指南为准。
- 在 Cursor 中查看 README 需右键左侧文件名选 Open preview，否则看不到格式化内容。
- 第 3 周与第 7 周的文件夹里直接提供了 Colab 链接，打开每天的实验即可找到入口。
- 课程 FAQ 与资源汇总在作者网站 edwarddonner.com 的 LLM Engineering 资源页。
核心亮点
- 按课程章节组织，从提示工程到微调、Agent、部署形成完整学习路径
- 全部以可运行的 Jupyter Notebook 呈现，边学边跑，降低上手门槛
- 覆盖 RAG、工具调用、评估等真实工程环节，不是纯理论示例
不足之处
- 内容强依赖配套课程，单独看仓库时部分章节缺少背景讲解
- Notebook 形式不利于直接作为生产项目模板复用
适用场景
- 系统学习 LLM 应用开发的自学者按章节动手实践
- 团队内部培训时直接借用 notebook 做演示和练习
- 开发者快速查阅 RAG、Agent 等环节的可运行参考实现
替代项目
openai-cookbook、LLM-course
项目介绍
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