llm-master

中文 LLM 全栈路线，从入门到面试一图打通

llm-master 是一套面向中文开发者的大模型全栈学习路线与教程仓库，目标是把从零基础到生产落地所需的知识串成一条清晰路径。它覆盖 Prompt Engineering、RAG、AI Agent、MCP、模型微调、模型部署、Transformer 原理、AI 编程实践以及大厂面试准备等主题，既讲概念也给出可操作的实践方向。对于刚接触 LLM 的开发者，它能解决资料零散、不知道先学什么、学完不知道怎么用的问题；对于已有一定经验的工程师，它可作为查漏补缺的索引，快速定位 RAG、Agent、微调等模块的关键知识点。项目以中文内容为主，降低了阅读英文文档的门槛，适合作为学习规划表和面试复习清单使用。

开源 unknown 学习教育

访问官网 ↗ GitHub ↗ 文档 ↗

GitHub 星标 ★ 762

维护状态活跃

是否开源是

定价模式 unknown

项目数据

分类学习教育

开发团队youngyangyang04

所属国家

官网地址https://notes.kamacoder.com/llm

GitHubhttps://github.com/youngyangyang04/llm-master

定价模式unknown

价格说明定价信息待确认

访问状态

是否开源是

开源协议MIT

主要语言

技术栈/模型agent,large-language-models,llm,llm-learning,llm-tutorial,rag

GitHub 星标★ 762

30天Star增速

HF 下载量

上线时间2026-09-12 00:00:00

最近更新2026-09-18 00:00:00

维护状态活跃

中文支持

访问方式

移动端支持

综合评分

收录时间2026-09-16

浏览次数0

使用教程

核心亮点

主题覆盖完整，Prompt、RAG、Agent、MCP、微调、部署、面试一条线串起
中文教程为主，对国内开发者阅读和检索更友好
兼顾入门概念与生产实践方向，可作为学习路线图和复习清单

不足之处

项目早期星标较少，内容深度和更新频率有待观察
以路线和教程为主，缺少可直接运行的大型工程示例

适用场景

转行或入门大模型，按路线系统补齐知识盲区
准备大厂 AI 岗位面试，快速梳理高频考点
团队内部做 LLM 技术分享时，直接引用其模块划分

替代项目

llm-cookbook、Awesome-LLM、hands-on-large-language-models

项目介绍

llm-master 是一个学习教育领域的开源项目，官方简介：大模型（LLM）全栈学习路线与中文教程：覆盖 Prompt Engineering、RAG、AI Agent、MCP、微调、模型部署、Transformer、AI 编程与大厂面试，从入门到生产实践。。项目使用未知开发，在 GitHub 上获得 435 星标。

上一篇：LLM-Open-University-From-Begineer-to-Advanced

下一篇：llm-agents-from-scratch