从 GPU 到 Agent，一站式打通 AI 底层知识
AI-fundamentals 是一个面向 AI 学习者的开源知识库，系统整理了 GPU 架构、CUDA 编程、大模型基础以及 AI Agent 等核心主题。项目以 HTML 文档形式呈现，内容覆盖从硬件底层到智能体应用的完整链路，旨在帮助开发者建立扎实的 AI 技术根基。它解决了 AI 领域知识碎片化、入门门槛高的问题，通过结构化的章节和实战导向的讲解，让学习者能够循序渐进地掌握 GPU 并行计算原理、CUDA 编程技巧、Transformer 架构、提示工程以及 Agent 设计模式等关键技能。项目持续更新，适合作为系统学习 AI 基础设施与智能体开发的参考手册。
⚠ 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。
1克隆知识库仓库
从 GitHub 拉取 AI-fundamentals 全部文档到本地，仓库较大时请耐心等待下载完成。
git clone https://github.com/ForceInjection/AI-fundamentals.git2进入项目目录
切换到克隆下来的仓库根目录，后续所有阅读和操作都在此目录内进行。
cd AI-fundamentals3查看章节结构
根目录按主题编号分章，如 01_hardware_architecture、09_inference_system、99_misc 等，可据此规划学习路径。
ls4阅读硬件与 CUDA 章节
从硬件架构章节开始，按 README 中的链接顺序阅读 GPU 架构、PCIe、NVLink、GPUDirect 等文档。
cat 01_hardware_architecture/README.md5动手跑大模型实践
按 README 指引阅读模型部署章节，例如 Mac 本地运行 DeepSeek-R1 与 Ollama 推理框架详解。
cat 99_misc/mac-deepseek-r1.md克隆后能列出 01_hardware_architecture、09_inference_system 等章节目录，或直接打开官网在线文档可正常阅读即算就绪。
Q：需要安装依赖或编译吗？
A：不需要。本仓库是 HTML/Markdown 文档型知识库，克隆后直接用浏览器或编辑器阅读即可，无构建和依赖安装步骤。
Q：不想克隆仓库，能直接看吗？
A：可以。README 中的各章节均提供了相对路径的文档链接，也可访问官网 https://forceinjection.github.io 在线阅读。
Q：文档里的 GPU、CUDA 实践能直接跑吗？
A：不能直接运行，这些是讲解性文档。实际动手需要自备 NVIDIA GPU 与 CUDA 环境，再参照文档中的说明操作。
Q：怎么获取最新内容？
A：项目持续更新，进入仓库目录执行 git pull 即可同步最新章节。
Q：想跑本地大模型该看哪一章？
A：看第 9 章的模型部署与运维实践，其中 mac-deepseek-r1.md 提供手把手步骤，ollama/README.md 讲解 Ollama 架构与配置。
CUDA 官方文档、Hugging Face 课程、fast.ai 实战课程
AI-fundamentals 是学习教育领域的开源项目，由 ForceInjection 开发，2024 年首次发布。
在全站 13,090 个收录项目中，它的 GitHub 星标数（2,790）位列前 30%，在学习教育分类中处于中上游。
近 42 天，它的 GitHub 星标从 2,214 增加到 2,790，净增 576。
项目目前处于活跃维护状态，最近一次代码更新于 2026-09-23。内容免费，官网为文档站点，无收费功能。从国内网络环境看，可直接访问。
它主要面向的使用场景是：AI初学者系统学习GPU与CUDA编程基础。同类可对比的替代方案包括 CUDA 官方文档、Hugging Face 课程、fast.ai 实战课程。
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