大模型萌新不再迷路！超详细开源LLM教程来了

这是一套面向中国开发者、初学者友好、Linux平台优先适配的实用教程体系。它深入浅出地拆解了从环境配置、模型部署，到全参数微调与LoRA调教的完整过程，为大模型技术的大众普及铺设了一条康庄大道。

瓦罗兰特顶级C位 · 2025-11-21 14:40:41 发布

近年来，随着 ChatGPT 的风靡，大语言模型（LLM）成为人工智能领域的焦点。在海量开源模型涌现的今天，如何快速开始体验、部署、调优这些 LLM，成为众多开发者和研究者的核心问题。而Datawhale倾力打造的《开源大模型食用指南》正是为了解决这一痛点而诞生的宝藏项目。

这是一套面向中国开发者、初学者友好、Linux平台优先适配的实用教程体系。它深入浅出地拆解了从环境配置、模型部署，到全参数微调与LoRA调教的完整过程，为大模型技术的大众普及铺设了一条康庄大道。

大语言模型的世界虽然令人向往，但对普通人而言，门槛依旧不低：

基于此，《开源大模型食用指南》的最大价值就在于：

👉 将复杂的大模型食用流程全面本地化、中文化和场景化，从环境搭建、模型解析到部署调优，全过程提供手把手教程，哪怕你是零基础小白，也能跟着一步步实践；

👉 教程基于真实项目经验沉淀而成，覆盖最热门的国内外模型，例如 Qwen3、ChatGLM3、InternLM2、MiniCPM、LLaMA 等，并已实现几十个模型的快速部署和微调方案；

👉 既包括基础部署，也包括微调实战和Langchain场景接入，真正帮助你把模型“用”起来，而不是只停留在“能跑通”；

👉 对硬件要求友好，无需高配集群，一张 RTX 4090 就能做出精彩案例。

整个自学指南结构分为四大模块，循序渐进、高效系统。

Linux环境下部署大模型并非易事，各类依赖包、CUDA版本、Python版本冲突频发。《食用指南》提供了详细的模块级配置教程：

通过这些配置方案，你可以快速构建出适配当前国内大模型生态的本地运行环境。

教程支持部署接近80+种主流模型，包括纯语言模型（LLM）、多模态模型（MLLM）、代码模型、音频模型、视觉处理模型等。

支持部署的主流模型包括但不限于：

不仅支持基础的 Transformers 接口部署，还全套支持：

部署完不仅能本地体验，也能快速生成 web 界面互动，大大提高展示及调试效率！

本项目特别强调模型微调，尤其适配普通GPU的高效微调范式（如LoRA、QLoRA、ptuning等）。

你将学到：

特别值得一提的是，项目中大量微调任务使用国产模型如 Qwen1.5/Qwen3、InternLM2、MiniCPM 等，并提供微调的完整代码与数据配置案例。

学会了技术怎么用，还可以进一步实现更有趣的玩法。这套教程推出一批创新项目示例（Example 系列），帮助大家探索 LLM 的边界创造力：

每一个都是从环境配置、模型选型，到数据制作、LoRA调教、评估分析的真实流程案例，对标现实中最具想象力的应用创新。

项目附带的模型食用清单也十分丰富且系统，涵盖最当前沿的国产与国际模型生态，支持文生文、图文、多模态、智能体、代码生成等人才培养场景。

以下是部分支持的模型类别及代表：

模型类别	代表模型	支持操作
大语言模型	ChatGLM3、InternLM3、Qwen3、DeepSeek、Baichuan等	FastAPI/WebDemo/vLLM/LangChain/LoRA
多模态模型	MiniCPM-o、Kimi-VL、Qwen2-VL等	图文理解、语音合成、LaTeX截图识别等
代码模型	Qwen-Coder、DeepSeek-Coder、Phi-Coder等	代码生成、自动debug、部署扩展等
数学推理模型	InternLM2-Math、AMChat 等	方程求解、导数计算、逻辑证明
视觉理解模型	Hunyuan3D-2、SpatialLM	3D识别、几何分析等