MyLLM

跟着 Notebook 从数据到应用跑通大模型全流程

MyLLM 是一个面向大语言模型全流程学习的开源教学项目，用 Jupyter Notebook 串联从数据到应用的完整链路。它想解决的问题是：现有 LLM 资料要么偏理论、要么只讲某个环节，初学者很难把预训练、微调、对齐、推理部署和上层应用串成一条线。项目按“从零到英雄”的路线组织代码，覆盖数据清洗与构造、分词与数据加载、模型结构、训练与微调、评估以及应用接入等关键步骤，每个环节都用可运行的 Notebook 呈现，方便边看边跑。它不追求训练出最强模型，而是强调理解每一步为什么这样做、数据如何流动、超参数如何影响结果。适合作为课程实验、自学路线或团队内部培训材料，帮助读者建立端到端的大模型工程直觉，再迁移到真实项目中。

开源 free 模型训练

访问官网 ↗ GitHub ↗ 文档 ↗

GitHub 星标 ★ 152

维护状态较活跃

是否开源是

定价模式 free

项目数据

分类模型训练

开发团队silvaxxx1

所属国家

官网地址

GitHubhttps://github.com/silvaxxx1/MyLLM

定价模式free

价格说明开源免费，无在线服务

访问状态

是否开源是

开源协议MIT

主要语言Jupyter Notebook

技术栈/模型

GitHub 星标★ 152

30天Star增速

HF 下载量

上线时间2024-10-12 00:00:00

最近更新2026-09-10 00:00:00

维护状态较活跃

中文支持

访问方式

移动端支持

综合评分

收录时间2026-09-15

浏览次数0

使用教程

核心亮点

用 Jupyter Notebook 把数据、训练、微调、应用串成一条可运行链路，适合按顺序动手实践
覆盖 LLM 工程关键环节，能帮助初学者建立端到端认知，而不是只学单个模块
代码即文档，每个步骤可单独运行和修改，便于课堂演示或自学时观察中间结果

不足之处

项目仍处早期，星标和社区规模较小，教程覆盖面与更新频率有待观察
以教学演示为主，缺少大规模训练、分布式和性能优化等生产级内容

适用场景

高校或培训机构的 LLM 课程实验材料
开发者自学大模型全流程时的动手路线
团队内部做 LLM 工程入门培训的参考项目

替代项目

nanoGPT、llm-course、MiniLLM

项目介绍

MyLLM 是模型训练领域的开源项目，由 silvaxxx1 开发，2024 年首次发布。

它收录于模型训练分类，该分类目前共有 516 个项目，GitHub 星标数为 152。

项目保持着较活跃的维护节奏，最近一次代码更新于 2026-09-10。开源免费，无在线服务。

它主要面向的使用场景是：高校或培训机构的LLM课程实验材料。同类可对比的替代方案包括 nanoGPT、llm-course、MiniLLM。

上一篇：awesome-on-policy-distillation

下一篇：gigaevo-core