awesome-LLM-resources

一份清单，搞定LLM学习与实战资源导航

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目，无在线服务，需自行部署搜索知识 🍴 复刻 1055 🐛 待处理 57 👀 关注 80

GitHub ↗

GitHub 星标 ★ 9071

维护状态较活跃

是否开源开源

定价模式 🏷️完全免费开源资料汇总，完全免费，无付费版本。

项目预览

awesome-LLM-resources 项目界面预览图 — 图片来源：GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类搜索知识

开发团队WangRongsheng

GitHubhttps://github.com/WangRongsheng/awesome-LLM-resources

定价模式🏷️完全免费

价格说明开源资料汇总，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Apache-2.0

技术栈/模型awesome-list,book,course,large-language-models,llama,llm,mistral,openai,qwen,rag,retrieval-augmented-generation,webui

GitHub 星标★ 9071

上线时间2024-04-19 00:00:00

代码更新2026-11-01

仓库体积68.0 MB

本站数据更新2026-11-10

维护状态较活跃

收录时间2026-08-09

浏览次数4

项目介绍

这是一个精选的LLM（大语言模型）资源合集，汇总了全球范围内关于多模态生成、Agent、辅助编程、AI审稿、数据处理、模型训练与推理、o1模型、MCP、小语言模型、视觉语言模型等方向的优质资料。项目旨在解决AI学习者和从业者信息过载、资源分散的问题，通过人工筛选和分类整理，提供一条高效的学习路径。其核心能力在于系统化的分类和持续更新的资源库，涵盖论文、教程、工具、代码库等，帮助用户快速定位所需内容，节省搜索时间。无论是入门者还是进阶研究者，都能从中获取有价值的信息。

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 ★ 9071

技术标签

awesome-list book course large-language-models llama

使用教程

⚠ 本教程由 AI 依据该项目 README 整理；原始文档不完整，部分步骤为通用流程推断，实际安装请以项目官方文档为准。

难度：入门约 5 分钟部署方式：本地安装 4 步

⚠ 该项目 README 未提供完整安装说明，以下步骤为通用流程，请以官方文档为准。

环境要求

可访问 GitHub 的网络环境
浏览器即可阅读，无需编程运行环境
可选：安装 Git 用于把仓库克隆到本地

安装与启动步骤

1打开项目主页

在浏览器访问 GitHub 仓库地址，直接在线阅读 README 中的资源分类与条目。
2克隆仓库到本地

想离线阅读或长期留存时，用 Git 把整个资源仓库下载到本地目录。
```
git clone https://github.com/WangRongsheng/awesome-LLM-resources.git
```
3进入仓库目录

切换到克隆下来的目录，README.md 就是唯一的资源清单文件。
```
cd awesome-LLM-resources
```
4试用在线入口

README 的 Usage 部分列出了 LM Arena、Design Arena、Vals AI 等在线体验站点，按需打开即可。