过去几年，AI 尤其是大语言模型（LLM）发展太快了，不少朋友问我：

★

“零基础可以学 AI 吗？” “ChatGPT 背后是怎么工作的？” “我不是算法专家，还有机会入行吗？”

其实，AI 正在变得越来越亲民，尤其是这些年开源社区贡献了大量免费的高质量学习资源，不管你是零基础小白，还是想往工程应用方向转型的开发者，都可以找到合适的路径。

今天我就从专业角度出发，给大家精挑细选了 6 个在 GitHub 上“狂飙”的 AI 教程项目，不仅实用、完整、还都是免费开源的！

---

微软出品入门课：Generative AI for Beginners

👉 Star 数：91.9k 📎 GitHub地址：(https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners)

微软专为零基础用户打造的生成式 AI 入门课程，讲得清晰又实用，连编程都可以不会！

推荐理由：

内容涵盖 LLM、提示词设计、文本生成等关键技能。带你动手构建聊天机器人、智能客服等应用。没有基础也能学，真·新手福音，还有 Azure 云服务工具链教学。

🧩 适合谁：刚接触 AI、想系统入门、希望动手做点有趣东西的人。

---

最系统进阶课程：LLM-Course

👉 Star 数：57.5k+ 📎 GitHub地址：(https://github.com/mlabonne/llm-course)

这是目前最受欢迎的大语言模型进阶课程之一，内容深入但不难啃，附带大量 Colab 笔记本可以直接跑。

推荐理由：

教你从架构原理 → 微调方法 → 工程部署全流程。理论+实战结合，包含 RLHF、量化、MoE 等新技术，适合边学边做项目。

🧩 适合谁：有一定编程基础，想掌握 LLM 全套能力的开发者或产品经理。

---

中文环境友好教程：LLM Cookbook

👉 Star 数：20.4k 📎 GitHub地址：(https://github.com/datawhalechina/llm-cookbook)

由国内团队 Datawhale 打造的本地化教程，翻译并优化了吴恩达与 OpenAI 的经典课程，中文环境下非常友好。

推荐理由：

内容系统、语言亲切、无需翻墙、不需要英文基础，中文社区维护更适合国内用户。

🧩 适合谁：不习惯英文教学，想用中文系统学习 LLM 应用的朋友。

---

工程部署实战指南：LLM Action

👉 Star 数：19.5k 📎 GitHub地址：(https://github.com/liguodongiot/llm-action)

这个项目对我最大的吸引力是它的“工程实战”定位，不再停留在理论，而是手把手带你部署真正能跑的大模型项目。

推荐理由：

涵盖 LoRA、P-Tuning 微调、分布式训练，教你如何集成 LangChain、如何部署 Demo。文档齐全，代码结构清晰，落地性强。

🧩 适合谁：已有项目经验，想把 AI 真正上线、部署实用的开发者。

---

轻量训练利器：MiniMind

👉 Star 数：23.1k 📎 GitHub地址：(https://github.com/jingyaogong/minimind)

这个项目能让你用一张 2G 显卡，从零训练出一个小型的大语言模型！

推荐理由：

模型仅 26M 参数，训练推理速度快，非常适合了解 LLM 从 0 到 1 的训练流程，入门理解底层架构的好工具。

🧩 适合谁：对模型原理、底层机制感兴趣，想亲手训练模型的AI极客。

---

全链路项目式教程：LLM-Universe

👉 Star 数：9.1k 📎 GitHub地址：(https://github.com/datawhalechina/llm-universe)

又一个由 Datawhale 出品的实战型教程，从“构建个人知识助手”这个项目切入，带你完成一个完整的 LLM 应用闭环。

推荐理由：

从基础到部署全流程覆盖：RAG、提示工程、微调。环境配置详尽，适合边看边学。每一章都贴合实际项目，学完立马能用。

🧩 适合谁：希望快速掌握 LLM 应用开发的朋友，尤其是零基础想做项目的同学。

---

🧭 学习路径建议（按阶段推荐）

当前阶段	推荐教程
完全零基础	Generative AI for Beginners
有点基础，想深入	LLM-Course、LLM Cookbook
想做实战部署	LLM Action、LLM-Universe
对训练感兴趣	MiniMind

🔰 零基础入门阶段
└── 🟢 Generative AI for Beginners

📘 理论进阶阶段
├── 🟡 LLM-Course
└── 🟡 LLM Cookbook（中文）

💻 项目实战阶段
├── 🔵 LLM-Universe（从0构建应用）
└── 🔵 LLM Action（工程级部署实战）

⚙️ 模型训练阶段
└── 🔴 MiniMind（从0训练大模型）

---

✍️写在最后

AI 的世界很大，但入门的第一步，其实并不难。 这 6 个开源项目，不仅代表了当前 LLM 教学的最前沿水平，也展示了社区学习的力量。

不用担心基础、不用害怕技术，关键是 开始动手，持续学习。 每个优秀的 AI 工程师，都是从“不会”开始的。

我们该怎样系统的去转行学习大模型 ？

很多想入行大模型的人苦于现在网上的大模型老课程老教材，学也不是不学也不是，基于此，我用做产品的心态来打磨这份大模型教程，深挖痛点并持续修改了近100余次后，终于把整个AI大模型的学习门槛，降到了最低！

在这个版本当中：

第一不需要具备任何算法和数学的基础
第二不要求准备高配置的电脑
第三不必懂Python等任何编程语言

您只需要听我讲，跟着我做即可，为了让学习的道路变得更简单，这份大模型教程已经给大家整理并打包，现在将这份 LLM大模型资料 分享出来： 😝有需要的小伙伴，可以 扫描下方二维码领取🆓↓↓↓

​

一、大模型经典书籍（免费分享）

AI大模型已经成为了当今科技领域的一大热点，那以下这些大模型书籍就是非常不错的学习资源。

二、640套大模型报告（免费分享）

这套包含640份报告的合集，涵盖了大模型的理论研究、技术实现、行业应用等多个方面。无论您是科研人员、工程师，还是对AI大模型感兴趣的爱好者，这套报告合集都将为您提供宝贵的信息和启示。(几乎涵盖所有行业)

三、大模型系列视频教程（免费分享）

四、2025最新大模型学习路线（免费分享）

我们把学习路线分成L1到L4四个阶段，一步步带你从入门到进阶，从理论到实战。

L1阶段:启航篇丨极速破界AI新时代

L1阶段：我们会去了解大模型的基础知识，以及大模型在各个行业的应用和分析；学习理解大模型的核心原理、关键技术以及大模型应用场景。

L2阶段：攻坚篇丨RAG开发实战工坊

L2阶段是我们的AI大模型RAG应用开发工程，我们会去学习RAG检索增强生成：包括Naive RAG、Advanced-RAG以及RAG性能评估，还有GraphRAG在内的多个RAG热门项目的分析。

L3阶段：跃迁篇丨Agent智能体架构设计

L3阶段：大模型Agent应用架构进阶实现，我们会去学习LangChain、 LIamaIndex框架，也会学习到AutoGPT、 MetaGPT等多Agent系统，打造我们自己的Agent智能体。

L4阶段：精进篇丨模型微调与私有化部署

L4阶段：大模型的微调和私有化部署，我们会更加深入的探讨Transformer架构，学习大模型的微调技术，利用DeepSpeed、Lamam Factory等工具快速进行模型微调。

L5阶段：专题集丨特训篇 【录播课】

全套的AI大模型学习资源已经整理打包，有需要的小伙伴可以微信扫描下方二维码，免费领取

​