LLM-Cookbook：面向开发者的 LLM 入门教程，吴恩达大模型系列课程中文版

你是否曾经被大模型技术的学习门槛所困扰？想要系统学习 LLM 开发却苦于缺乏中文资料？LLM-Cookbook 的出现，旨在彻底解决这个问题。它是一个基于吴恩达大模型系列课程的中文实践教程，可以帮助开发者从零开始掌握 Prompt Engineering、RAG 开发、模型微调等核心技能。本文将带你全面了解这个潜力新星。

截至收录：
LLM-Cookbook stars数：21551
LLM-Cookbook forks数：2578

LLM-Cookbook项目目录截图

LLM-Cookbook核心亮点

🌟 官方课程中文复现：基于吴恩达与 OpenAI 合作的大模型系列课程，提供完整的中文翻译和代码复现，解决国内开发者学习障碍。
🎯 结构化学习路径：将 11 门课程分为必修和选修两类，为初学者提供清晰的学习路线图。
🔒 实践导向教学：所有课程都提供可运行的 Jupyter Notebook，支持学习者边学边练，快速上手。
🧩 持续更新维护：项目团队持续跟进最新技术发展，不断新增高级技巧和实用案例。

LLM-Cookbook快速开始

只需几步，你就能开始学习大模型开发：

  1. 访问在线教程： 
    # 在线阅读地址
https://llm-cookbook.datawhalechina.com/
# 或下载 PDF 版本
https://github.com/datawhalechina/llm-cookbook/releases

    2. 
 	
  2. 克隆项目到本地：

    git clone https://github.com/datawhalechina/llm-cookbook.git
cd llm-cookbook
    

    3. 

  3. 运行第一个示例：

    # 进入必修课程目录
cd content/C1_面向开发者的Prompt_Engineering
jupyter notebook
    

    4. 



LLM-Cookbook应用场景


场景一：Prompt Engineering 入门：开发者可以系统学习如何构造有效的 Prompt，实现文本总结、推理、转换等常用功能。

场景二：RAG 系统开发：指导开发者基于 LangChain 构建能够访问个人数据的个性化大模型应用。

场景三：模型微调实践：结合 lamini 框架，学习如何在本地基于个人数据微调开源大语言模型。

用户案例：目前已被众多国内开发者和技术团队用作 LLM 入门的核心学习资料，在技术社区中广受好评。


LLM-Cookbook链接


datawhalechina / llm-cookbook项目地址：https://github.com/datawhalechina/llm-cookbook


本文地址：https://www.tgoos.com/20912


			

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