LLM-Course一站式大语言模型学习指南，提供结构化路径与Colab实践

LLM-Course：一站式大语言模型学习指南

你是否曾对大语言模型（LLM）感到好奇，却不知从何学起？LLM-Course 为你提供了一条清晰的学习路径，结合路线图与可运行的 Colab 笔记本，助你从零进阶为 LLM 专家。无论你是初学者还是希望深入研究的开发者，这门课程都能为你提供理论与实践并重的全面指导。

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LLM-Course forks数：7062

LLM-Course项目目录截图

LLM-Course核心亮点

• 🧩 结构化学习路径：课程分为 LLM 基础、科学家视角与工程师视角三大模块，逐步深入，覆盖从理论到实战的全流程。
• 📚 丰富实践资源：提供大量 Colab 笔记本，涵盖模型微调、量化、评估等核心主题，支持即学即练。
• 🚀 紧跟技术前沿：内容持续更新，包含 DPO、模型融合、多模态等最新研究方向与工具。
• 🌍 开放与社区驱动：课程完全免费，并整合了 Hugging Face、GitHub 等生态资源，鼓励协作与知识共享。

LLM-Course快速开始

无需复杂配置，通过以下步骤立即体验课程内容：
1. 访问课程仓库：

# 克隆项目到本地
$ git clone https://github.com/mlabonne/llm-course

2. 探索学习模块：
进入 notebooks/ 目录，选择你感兴趣的主题（如 Fine-tuning、Quantization）并打开对应的 Colab 笔记本。
3. 运行第一个示例：
在 Colab 中加载笔记本，按照步骤执行代码，体验模型微调或量化实战。

LLM-Course应用场景

• 自学入门 LLM：初学者可跟随路线图系统学习数学、Python 及神经网络基础，逐步掌握 LLM 架构与训练技术。
• 进阶模型研发：研究者可通过科学家模块深入探索预训练、对齐算法、模型评估等高级主题，复现最新论文方法。
• 构建生产级应用：工程师可学习如何部署模型、开发 RAG 系统、设计智能体，并将 LLM 集成到实际产品中。
• 教育与培训：教师或团队负责人可将本课程作为教材，用于内部培训或公开课程，加速团队技术成长。

用户案例：该课程已被多个开发者社区、高校及企业团队采用，作为 LLM 学习与项目实践的权威参考。

LLM-Course链接

mlabonne / llm-course项目地址：https://github.com/mlabonne/llm-course

本文地址：https://www.tgoos.com/14872