Hands-On-Large-Language-Models：通过可视化方式掌握大语言模型的实用指南

你是否曾经被大语言模型的复杂概念和实现细节所困扰？Hands-On-Large-Language-Models 的出现，旨在彻底解决这个问题。它是 O Reilly 书籍《Hands-On Large Language Models》的官方代码仓库，通过丰富的可视化内容和实践代码，帮助开发者深入理解并实际应用大语言模型。本文将带你全面了解这个备受推崇的学习资源。

截至收录：
Hands-On-Large-Language-Models stars数：16667
Hands-On-Large-Large-Language-Models forks数：3919

Hands-On-Large-Language-Models项目目录截图

Hands-On-Large-Language-Models核心亮点

🌟 可视化教学：书中包含近300张精心制作的可视化图表，被誉为”图解LLM书籍”，让复杂概念一目了然。
🎯 实践导向：每个章节都配有完整的Jupyter Notebook代码示例，支持在Google Colab上直接运行，理论与实践完美结合。
🔒 权威认可：获得吴恩达、Cohere机器学习总监等AI领域权威人士的高度评价和推荐。
🧩 全面覆盖：从基础概念到高级应用，涵盖文本分类、提示工程、RAG、多模态模型等12个核心主题。

Hands-On-Large-Large-Language-Models快速开始

只需几步，你就能开始学习大语言模型：

  1. 访问代码仓库： 
    git clone https://github.com/HandsOnLLM/Hands-On-Large-Language-Models
  2. 选择学习章节：
  3. 打开对应的Jupyter Notebook文件
  4. 建议使用Google Colab获得最佳体验
  5. 运行第一个示例： 
    # 以第二章"Tokens and Embeddings"为例
# 在Colab中打开对应notebook并运行代码

Hands-On-Large-Language-Models应用场景

场景一：AI初学者系统学习：为零基础的开发者提供结构化的学习路径，从基础概念到实战应用循序渐进。
场景二：从业者技能提升：帮助已有经验的AI工程师深入理解大语言模型的工作原理和最新技术。
场景三：企业培训材料：可作为企业内部AI技术培训的优质教材，配有完整的代码实践环节。
用户案例：本书已被众多AI学习者和从业者采用，获得DeepLearning.AI创始人吴恩达等行业领袖的强力推荐。

Hands-On-Large-Language-Models链接

HandsOnLLM / Hands-On-Large-Language-Models项目地址：https://github.com/HandsOnLLM/Hands-On-Large-Language-Models

本文地址：https://www.tgoos.com/19418

声明：本站资源均整理自互联网，版权归原作者所有，仅供学习交流使用，请勿直接商用，若需商用请购买正版授权。因违规使用产生的版权及法律责任由使用者自负。部分资源可能包含水印或引流信息，请自行甄别。若链接失效可联系站长尝试补链。若侵犯您的权益，请邮件（将 # 替换为 @）至 feedback#tgoos.com，我们将及时处理删除。转载请保留原文链接，感谢支持原创。