简介

文章介绍了7个优质的大语言模型(LLM)开源学习资源，包括LLM-Universe、LLM-Course、微软Generative AI for Beginners等。这些资源各具特色，有的适合初学者系统入门，有的提供实践项目，有的覆盖全链路技术，还有的专注于工程化部署和小模型训练。所有资源均开源并提供详细教程，帮助开发者从零开始掌握LLM核心技术与应用开发，是学习大模型不可多得的宝贵资料库。

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一、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。

二、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。

三、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。

四、《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

五、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。

六、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。

七、AI大模型学习和面试资料

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这是一份大模型从零基础到进阶的学习路线大纲全览，小伙伴们记得点个收藏！

第一阶段： 从大模型系统设计入手，讲解大模型的主要方法；

第二阶段： 在通过大模型提示词工程从Prompts角度入手更好发挥模型的作用；

第三阶段： 大模型平台应用开发借助阿里云PAI平台构建电商领域虚拟试衣系统；

第四阶段： 大模型知识库应用开发以LangChain框架为例，构建物流行业咨询智能问答系统；

第五阶段： 大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型；

第六阶段： 以SD多模态大模型为主，搭建了文生图小程序案例；

第七阶段： 以大模型平台应用与开发为主，通过星火大模型，文心大模型等成熟大模型构建大模型行业应用。

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• 能够利用大模型解决相关实际项目需求： 大数据时代，越来越多的企业和机构需要处理海量数据，利用大模型技术可以更好地处理这些数据，提高数据分析和决策的准确性。因此，掌握大模型应用开发技能，可以让程序员更好地应对实际项目需求；

• 基于大模型和企业数据AI应用开发，实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能， 学会Fine-tuning垂直训练大模型（数据准备、数据蒸馏、大模型部署）一站式掌握；

• 能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练能力，提高程序员的编码能力： 大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习框架等技术，这些技术的掌握可以提高程序员的编码能力和分析能力，让程序员更加熟练地编写高质量的代码。

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