
llmops-workshop
跟着 Notebook 跑一遍,把 LLM 原型变成可部署服务
llmops-workshop 是一个面向开发者的 LLMOps 动手教学工作坊,以 Jupyter Notebook 为主要载体,通过一系列可运行的实验带你从零搭建基于大语言模型的应用。它解决的是“知道 LLM 概念但不知道如何落地工程化”的痛点:从调用模型 API、设计提示词、构建检索增强生成(RAG)管道,到评估输出质量、部署与监控,覆盖 LLMOps 的关键环节。核心能力包括:分步骤的 Notebook 教程、可复用的代码片段、围绕真实任务(如问答、摘要、分类)的端到端示例,以及如何把原型变成可维护服务的思路。项目语言为 Python/Jupyter,适合数据科学家、后端工程师和 AI 产品经理快速上手,边跑代码边理解 LLM 应用的工程实践。星标 167,属于早期但内容聚焦的实践型仓库。
项目数据
使用教程
核心亮点
- 以 Jupyter Notebook 分步教学,每步可运行、可修改,学习路径清晰
- 覆盖从提示词、RAG 到评估与部署的完整 LLMOps 链路,而非只讲模型调用
- 代码示例贴近真实任务,可直接复制到自己的项目中做二次开发
不足之处
- 项目星标较少,社区讨论和问题解答资源有限
- 部分章节依赖外部 API 或云服务,离线复现需要额外配置
适用场景
- 数据科学家想系统学习如何把 LLM 应用工程化落地
- 后端工程师需要快速搭建一个带 RAG 的问答服务原型
- AI 产品经理通过跑通 Notebook 理解 LLM 应用的开发与评估流程
替代项目
openai-cookbook、llm-engineer-handbook
项目介绍
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