modern-llm-notebook

手写代码从零搭建现代大模型,26个实战Notebook带你入门

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署 开源模型 🍴 复刻 61 🐛 待处理 1 👀 关注 3
访问官网 ↗ GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 283
维护状态 维护中
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源课程,提供26个可运行的Jupyter Notebook,完全免费,无付费版本。

项目预览

modern-llm-notebook 项目界面预览图
图片来源:GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类开源模型
开发团队walkinglabs
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源课程,提供26个可运行的Jupyter Notebook,完全免费,无付费版本。
访问状态🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署
是否开源是
开源协议NOASSERTION
主要语言Jupyter Notebook
技术栈/模型ai,attention,course,deep-learning,education,finetune,gpt,jupyter-notebook,large-language-models,llm,llm-from-scratch,llm-inference,llm-training,moe,notebook,pretrain,pytorch,quantization,transformer,tutorial
GitHub 星标★ 283
上线时间2026-05-17 00:00:00
代码更新2026-10-01
仓库体积32.2 MB
本站数据更新2026-11-10
维护状态维护中
收录时间2026-08-09
浏览次数6

项目介绍

这是一个从零开始构建现代大语言模型的实战课程,基于 PyTorch 和 Jupyter Notebook 实现。项目包含 26 个可运行的 Notebook,覆盖 tokenizer、注意力机制、混合专家模型(MoE)、RLHF、推理、评估和蒸馏等核心主题。它旨在通过动手实践帮助学习者深入理解 LLM 的内部工作原理,而不只是停留在 API 调用层面。每个 Notebook 都设计为可独立运行,便于逐步学习。项目当前处于早期阶段,但内容结构清晰,适合有一定深度学习基础、希望深入 LLM 实现细节的开发者。

Star 增长趋势

本站每日记录该项目 GitHub 星标变化,观测越久曲线越完整

数据来源:GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 283

核心亮点

  • 覆盖从 tokenizer 到 RLHF 的完整技术栈,知识体系全面
  • 每个 Notebook 可独立运行,边学边练,实践性强
  • 基于 PyTorch,代码风格清晰,适合二次开发和学习

不足之处

  • 文档/社区待观察
  • 项目处于早期,星标和贡献者较少,生态尚未成熟

适用场景

  • 深度学习开发者系统学习 LLM 内部实现
  • 高校或培训机构作为 NLP 课程实验教材
  • 研究者快速验证注意力、MoE 等模块的原型

替代项目

nanoGPT、minGPT、LLM101n

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