最近不少朋友问我：“大模型这么火，我该怎么入门？Transformer 看不懂，微调不会跑，Prompt 调优没思路！”

别急，今天我就给你挖到宝了！我在 GitHub 上发现了一套超适合实战派的大模型学习仓库 —— Hands-On-Large-Language-Models，17k+ Star，内容硬核但通俗易懂，从基础原理到训练部署，一站式带你通关大模型！

🔍 项目亮点速览：

✅ 1. 真正的“边学边跑”

每一章都配套完整代码，Jupyter Notebook 格式，打开就能跑，从数据预处理到模型训练、评估、推理一条龙，不整虚的！

✅ 2. 覆盖主流大模型技术栈

• • Transformer 原理解析+代码实现
• • Prompt Engineering 技巧详解
• • LoRA / QLoRA 微调教程
• • RLHF（人类反馈强化学习）实战
• • 模型压缩与部署（ONNX、TorchScript、vLLM）

✅ 3. 支持主流开源模型

• • Llama 2 / Llama 3
• • Mistral
• • GPT-J / GPT-Neo
• • Bloom / Baichuan / ChatGLM
  全部提供加载+微调+推理脚本，换个模型名就能跑！

✅ 4. 本地可跑，云端也适配

支持本地 GPU / CPU 推理，也提供 Colab 一键运行链接，没有显卡也能玩！

🧪 举个例子：LoRA 微调 Llama 3

只需 3 步，你就能用自己的数据微调 Llama 3：

# 克隆项目git clone https://github.com/HandsOnLLM/Hands-On-Large-Language-Models.git# 安装依赖pip install -r requirements.txt# 运行 LoRA 微调脚本python finetune/lora_finetune.py --model_name llama3 --dataset_path data/my_data.jsonl

项目会自动加载模型、Tokenizer、数据集，训练日志、模型保存路径、评估指标全都清晰输出，新手也能看懂！

---

⚠️ 注意事项 & 小缺点

• • 部分大模型需申请下载权限（如 Llama 3），需提前在 Hugging Face 授权
• • 训练大模型对显存要求高，建议 16GB 显存起步，或使用 Colab 免费 GPU
• • 项目更新频繁，建议 Star 并 Watch 原作者仓库，及时拉新代码

---

📌 总结：为什么建议你立刻收藏？

• • 📘 系统性强：从原理 → 实战 → 微调 → 部署，一条龙学习路径
• • 🛠 代码质量高：每个模块都封装清晰，适合二次开发和教学引用
• • 🧠 适合人群广：学生、研究员、开发者、企业技术团队都能用
• • 🌍 英文友好：注释清晰，适合顺便练技术英语

---

📥 获取方式：

点击直达项目仓库：
👉 https://github.com/HandsOnLLM/Hands-On-Large-Language-Models

---

感谢阅读！如果你觉得这篇内容对你有帮助，欢迎点个“赞”或转发给正在啃大模型的朋友。
我是莫奈，我们下个项目再见！

                              ..............END.............

想入门 AI 大模型却找不到清晰方向？备考大厂 AI 岗还在四处搜集零散资料？别再浪费时间啦！2025 年 AI 大模型全套学习资料已整理完毕，从学习路线到面试真题，从工具教程到行业报告，一站式覆盖你的所有需求，现在全部免费分享！

👇👇扫码免费领取全部内容👇👇

​

一、学习必备：100+本大模型电子书+26 份行业报告 + 600+ 套技术PPT，帮你看透 AI 趋势

想了解大模型的行业动态、商业落地案例？大模型电子书？这份资料帮你站在 “行业高度” 学 AI：

1. 100+本大模型方向电子书

2. 26 份行业研究报告：覆盖多领域实践与趋势

报告包含阿里、DeepSeek 等权威机构发布的核心内容，涵盖：

• 职业趋势：《AI + 职业趋势报告》《中国 AI 人才粮仓模型解析》；
• 商业落地：《生成式 AI 商业落地白皮书》《AI Agent 应用落地技术白皮书》；
• 领域细分：《AGI 在金融领域的应用报告》《AI GC 实践案例集》；
• 行业监测：《2024 年中国大模型季度监测报告》《2025 年中国技术市场发展趋势》。

3. 600+套技术大会 PPT：听行业大咖讲实战

PPT 整理自 2024-2025 年热门技术大会，包含百度、腾讯、字节等企业的一线实践：

• 安全方向：《端侧大模型的安全建设》《大模型驱动安全升级（腾讯代码安全实践）》；
• 产品与创新：《大模型产品如何创新与创收》《AI 时代的新范式：构建 AI 产品》；
• 多模态与 Agent：《Step-Video 开源模型（视频生成进展）》《Agentic RAG 的现在与未来》；
• 工程落地：《从原型到生产：AgentOps 加速字节 AI 应用落地》《智能代码助手 CodeFuse 的架构设计》。

二、求职必看：大厂 AI 岗面试 “弹药库”，300 + 真题 + 107 道面经直接抱走

想冲字节、腾讯、阿里、蔚来等大厂 AI 岗？这份面试资料帮你提前 “押题”，拒绝临场慌！

1. 107 道大厂面经：覆盖 Prompt、RAG、大模型应用工程师等热门岗位

面经整理自 2021-2025 年真实面试场景，包含 TPlink、字节、腾讯、蔚来、虾皮、中兴、科大讯飞、京东等企业的高频考题，每道题都附带思路解析：

2. 102 道 AI 大模型真题：直击大模型核心考点

针对大模型专属考题，从概念到实践全面覆盖，帮你理清底层逻辑：

3. 97 道 LLMs 真题：聚焦大型语言模型高频问题

专门拆解 LLMs 的核心痛点与解决方案，比如让很多人头疼的 “复读机问题”：

三、路线必明： AI 大模型学习路线图，1 张图理清核心内容

刚接触 AI 大模型，不知道该从哪学起？这份「AI大模型 学习路线图」直接帮你划重点，不用再盲目摸索！

路线图涵盖 5 大核心板块，从基础到进阶层层递进：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：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：AI大模型RAG应用开发工程，主要学习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，主要学习LangChain、 LIamaIndex框架，也会学习到AutoGPT、 MetaGPT等多Agent系统，打造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，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，并通过Ollama、vLLM等推理部署框架，实现模型的快速部署。

L5阶段：专题集丨特训篇 【录播课】

四、资料领取：全套内容免费抱走，学 AI 不用再找第二份

不管你是 0 基础想入门 AI 大模型，还是有基础想冲刺大厂、了解行业趋势，这份资料都能满足你！
现在只需按照提示操作，就能免费领取：

👇👇扫码免费领取全部内容👇👇

​

2025 年想抓住 AI 大模型的风口？别犹豫，这份免费资料就是你的 “起跑线”！