跟着实战学LLM部署，从微调到上线一步到位
这是一个配套O'Reilly书籍《Hands-On GPT-LLM》的实战代码仓库，专注于大规模、高效AI模型部署。项目以Jupyter Notebook形式提供从模型微调、量化、蒸馏到推理优化的完整示例，覆盖GPT系列和主流LLM的工程化落地。它解决了从训练到生产部署之间的鸿沟，让开发者能快速掌握模型压缩、服务化部署、性能调优等关键技能。核心能力包括：基于Hugging Face生态的微调流程、ONNX/TensorRT等加速方案、多GPU并行策略，以及实际部署中的内存和延迟优化技巧。适合希望系统学习LLM工程化、提升模型上线效率的开发者。
huggingface/notebooks、fastai/course-v4、microsoft/DeepSpeedExamples
oreilly-hands-on-gpt-llm 是学习教育领域的开源项目，由 sinanuozdemir 开发，2023 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 145。
项目已超过三个月没有代码更新，维护节奏明显放缓，最近一次代码更新于 2026-08-24。无在线服务，需自行部署，完全免费。
它主要面向的使用场景是：学习LLM微调和部署的完整流程。同类可对比的替代方案包括 huggingface/notebooks、fastai/course-v4、microsoft/DeepSpeedExamples。
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