6 个 GitHub 上狂飙的 AI 教程，牛啊。
6 个 GitHub 上狂飙的 AI 教程，牛啊。
LLM-Universe
本文会经常提到 LLM ，先补充下哈。LLM 是指的大型语言模型（Large Language Model）的缩写，也就是近两年大火的 ChatGPT 、DeepSeek 背后的技术。
LLM-Universe 是由 Datawhale 团队推出的开源教程项目，专为初学者设计，目前在 GitHub 获得了6.3k的 Star，系统化指导大模型（LLM）应用开发的全流程。
开源项目：https://github.com/datawhalechina/llm-universe
教程地址：https://datawhalechina.github.io/llm-universe/#/
① 实践导向：围绕“个人知识库助手”项目展开，从模型原理到应用部署，覆盖提示工程、RAG（检索增强生成）等关键技术；
② 小白友好：提供详细的环境配置指南（如阿里云服务器）、代码示例及模块化学习路径，降低入门门槛；
③ 全链路覆盖：整合模型调用、微调、评估及优化等环节，形成完整开发闭环。项目以开源社区协作模式更新，适合希望快速上手 LLM 应用开发的开发者。
LLM-Course
LLM-Course 是一个系统化的大型语言模型（LLM）学习课程，旨在帮助开发者从入门到进阶掌握 LLM 核心技术。
该项目以清晰的模块划分和理论与实践结合的方式，成为 GitHub 上热门的大模型教程资源，目前获星数已超 4.6 万。
开源地址：https://github.com/mlabonne/llm-course
① 结构化学习路径：分为入门、高级、工程师三部分，涵盖 LLM 架构、预训练、监督微调、强化学习（RLHF）、量化等全流程；
② 实践导向：提供丰富的 Colab 笔记本和代码示例，支持动手实验；
③ 前沿技术整合：包含评估方法、新趋势（如 MoE、长上下文）及主流工具（Hugging Face、PyTorch）的应用；
④ 资源丰富：整合学习路线图、论文解读和开源项目，适合不同层次的学习者快速提升。
微软推出 AI 初学者课程
微软推出的开源项目 Generative AI for Beginners 是一个专为 AI 初学者设计的免费课程，帮助用户从零开始掌握生成式 AI 的核心技术。目前已经获得了 71K 的 Star！
开源地址：https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners
① 系统化课程结构：涵盖大语言模型（LLM）原理、提示工程、文本生成、聊天应用开发等关键模块；
② 实践导向：提供代码示例、实验任务和真实应用场景（如构建智能客服），助力动手能力提升；
③ 低门槛学习：无需编程基础，适合学生和新手开发者，且结合微软 Azure 云服务工具链；
该项目以清晰的逻辑和丰富的案例降低了生成式AI的学习难度，成为当前热门的入门教育资源。
《LLM Cookbook》
这个也是 Datawhale 推出的开源教程，专为国内开发者设计，帮助你系统化入门大模型（LLM）应用开发。目前已经获得了 15.4k 的 Star。
该项目基于斯坦福大学的吴恩达老师与 OpenAI 合作打造的大语言模型系列课程，进行了中文翻译和本地化适配。
开源地址：https://github.com/datawhalechina/llm-cookbook
LLM Action
LLM-Action 是一个专注于大型语言模型（LLM）技术实践的开源项目，帮助开发者实现大模型的工程化部署和应用落地，目前已经获得了 14.4K 的 Star！
开源地址：https://github.com/liguodongiot/llm-action
① 全流程技术覆盖：涵盖模型训练、微调（如LoRA、P-Tuning等高效微调方法）、分布式训练等核心环节；
② 工程化实战指南：提供命令行调用、在线 Demo 部署、LangChain 框架集成等实用场景的详细指导；
项目通过模块化代码和清晰的技术文档，成为开发者快速掌握大模型开发与优化的实用资源库。
MiniMind
这个开源项目，可以让个人完全从 0 训练一个仅有 26M 的极小参数大语言模型！最低仅需 2G 显卡即可训练和推理，最快仅需2-3小时。
目前这个开源项目 MiniMind 已经在 GitHub 上已经获得了 11.8K 的 Star 。
开源地址：https://github.com/jingyaogong/minimind
① 极简高效：支持混合专家（MoE）结构拓展，兼容主流库如 Transformers 和 Accelerate；
② 低成本平民化，全流程透明：最低仅需约 3 元人民币成本即可完成训练，开源了从数据集处理到模型部署的完整代码，适合大模型学习与实践。