LLM_Notebooks

一站式AI技术Notebook，边看边跑快速上手

LLM_Notebooks 是一个面向生成式AI、大语言模型、MLOps、自然语言处理、计算机视觉和图数据库的Jupyter Notebook集合。它旨在通过可运行的代码示例，帮助开发者快速上手和深入理解这些前沿技术。项目解决了学习资源碎片化、缺乏系统性实践代码的问题，将多个AI相关领域的核心概念和操作整合到统一的Notebook中。其核心能力包括提供端到端的示例代码、覆盖从模型训练到部署的MLOps流程、展示NLP和CV的典型应用，以及演示图数据库与AI的结合。对于希望在实际代码中学习AI技术的开发者而言，这是一个实用的参考仓库。

开源 free 搜索知识

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GitHub 星标 ★ 140

维护状态维护中

是否开源是

定价模式 free

项目数据

分类搜索知识

开发团队olonok69

所属国家

官网地址

GitHubhttps://github.com/olonok69/LLM_Notebooks

定价模式free

价格说明开源项目，提供Notebooks和代码示例，完全免费，无付费版本。

访问状态

是否开源是

开源协议

主要语言Jupyter Notebook

技术栈/模型azure-machine-learning-studio,computer-vision,databricks,docker,generative-ai,langchain,llamaindex,llms,machine-learning,mlflow,mlops,neo4j,nlp,ocr,prompt-engineering,rag,vertex-ai

GitHub 星标★ 140

30天Star增速

HF 下载量

上线时间2024-01-03 00:00:00

最近更新2026-08-04 00:00:00

维护状态维护中

中文支持

访问方式

移动端支持

综合评分

收录时间2026-08-09

浏览次数2

使用教程

核心亮点

覆盖生成式AI、LLM、MLOps、NLP、CV和图数据库，技术栈全面
以可运行的Notebook形式呈现，便于直接实验和修改
适合作为教学和自学的补充材料，代码即文档

不足之处

项目处于早期阶段，星标数较少，社区活跃度和贡献者数量有限
文档和示例的深度、系统性可能不足，需自行探索
依赖环境配置可能复杂，不同Notebook间依赖管理不统一

适用场景

AI开发者快速学习LLM和生成式AI的实践代码
数据科学家参考MLOps流程和模型部署示例
技术培训中作为动手实验的教材

替代项目

fastai/course-v4、microsoft/ML-For-Beginners、dair-ai/Prompt-Engineering-Guide

项目介绍

LLM_Notebooks 是学习教育领域的开源项目，由 olonok69 开发，2024 年首次发布。

它收录于学习教育分类，该分类目前共有 429 个项目，GitHub 星标数为 140。

项目仍在小幅维护中，最近一次代码更新于 2026-08-04。提供Notebooks和代码示例，完全免费，无付费版本。

它主要面向的使用场景是：AI开发者快速学习LLM和生成式AI的实践代码。同类可对比的替代方案包括 fastai/course-v4、microsoft/ML-For-Beginners、dair-ai/Prompt-Engineering-Guide。

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