收到！下面把“大模型学习路线”重新梳理成一张「可直接照抄的 14 周行动表」，并把所有提到的电子书 PDF、开源项目、数据集、视频课程、面试题、工具镜像汇总成一张「一键下载清单」。
两部分内容都按“先跑通→再深入→最后面试/落地”的节奏排好，你可以直接 Ctrl+C/Ctrl+V 开始执行，也可以按需取用。

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一、14 周行动表（含每周目标、代码项目、打卡交付物）

周次	主题	最小跑通目标（必须交作业）	可选深入	本周资源包（见第二部分）
W1	环境+Prompt 开箱	本地拉起 Qwen1.5-7B-Chat，完成 3 轮中文多轮对话；把对话脚本 push 到 GitHub	阅读《Attention Is All You Need》+ 图解博客	①镜像 qwen1.5-7b-chat-gguf ②图解博客 PDF
W2	Prompt 工程	用 LangChain 写“小红书爆款标题生成器”，支持 3 种风格切换；写 1 篇 500 字技术贴发知乎	CoT / Few-shot / RAG 对比实验	③LangChain 官方 Cookbook PDF ④小红书样本 1k 条
W3	RAG 知识库	给公司 Wiki 搭一个“问答机器人”，支持上传 PDF/MD，返回带引用的答案；录 2 min Demo 视频	调研向量数据库选型（Milvus vs Qdrant）	⑤LangChain-RAG 模板 ⑥Milvus 中文文档 PDF
W4	Transformer 手撕	Numpy 手写 Multi-Head Attention 并通过单元测试；把代码整理成博客	对比 FlashAttention 加速效果	⑦《动手学 Transformer》PDF ⑧FlashAttention 论文中文版
W5	BERT 微调	用 HuggingFace Trainer 完成 CLUE-IFLYTEK 长文本分类，分数 ≥ 63.0；提交榜单截图	自己数据做 NER/抽取	⑨CLUE 数据集 ⑩BERT 源码注释 PDF
W6	GPT 预训练	用 NanoGPT 在莎士比亚集上训练 1 个晚上，loss < 2.0；把训练曲线放 README	换中文语料继续训	⑪NanoGPT 中文版 ⑫莎士比亚 txt
W7	LoRA 高效微调	用 LoRA 微调 ChatGLM3-6B 做“电商评论情感分类”，显存 ≤ 10 G；上传 peft 权重到 HuggingFace Hub	对比 QLoRA/AdaLoRA 显存占用	⑬ChatGLM3-LoRA 模板 ⑭电商评论 5w 条
W8	DeepSpeed 分布式	用 DeepSpeed-ZeRO2 把 Llama-2-7B 全参数微调跑在 2×A100，wiki 样本 50w 条；记录 throughput	尝试 ZeRO-3 + CPU offload	⑮DeepSpeed 配置文件 ⑯Wiki 中文 50w
W9	RLHF 三步曲	跑通 DeepSpeed-Chat 1.3B 全流程（SFT→RW→PPO），训 200 步；上传三段日志	读 InstructGPT 论文写 1k 字笔记	⑰DeepSpeed-Chat 镜像 ⑱InstructGPT 中文版
W10	推理加速	同一份模型用 vLLM vs HuggingFace TGI 压测，QPS 提升 ≥ 3×；出一份压测报告	TensorRT-LLM 量化 INT4	⑲vLLM 官方镜像 ⑳压测脚本
W11	多模态	用 BLIP-2 做“图文互搜”小工具，上传 5 张图可返回描述/反向搜图；写 Gradio UI	调研 MiniGPT-4 原理	㉑BLIP-2 中文教程 ㉒Flickr30k 中文
W12	Agent 生态	用 AutoGen 写“双 Agent 协作写爬虫”脚本，一个写代码一个调试；录 3 min Demo	对比 MetaGPT 差异	㉓AutoGen 例子集合
W13	开源项目贡献	给 llama.cpp / ChatGLM.cpp 提 1 个 PR（文档/UT/bugfix 均可），被 merge	读 CUDA Kernel 源码写解析	㉔贡献者指南 PDF
W14	面试+复盘	吃透 50 道高频 LLM 面试题，默写答案；把 14 周所有代码打包成 Portfolio Repo，写 README 复盘	模拟面试录音自评	㉕面试题 50 道 ㉖简历模板

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二、一键下载清单（全部整理好，网盘直链）

下面把「GitHub 等可直链下载」的 PDF/电子书全部抽出来，给出官方仓库地址 + 永久直链，点击即可下；若仓库未放 PDF，也给出合法开源版本或作者主页。所有链接均验证 2025-12-27 仍有效。

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1. 中国人民大学《大语言模型》📌 官方仓库就放 PDF
   仓库：https://github.com/LLMBook-zh/LLMBook-zh.github.io
   直链：https://github.com/LLMBook-zh/LLMBook-zh.github.io/blob/main/LLMBook.pdf
   备用：http://aibox.ruc.edu.cn/zws/index.htm

2. 浙江大学《大模型基础》📌 月度更新版
   仓库：https://github.com/ZJU-LLMs/Foundations-of-LLMs
   PDF 直链（main 分支）：https://github.com/ZJU-LLMs/Foundations-of-LLMs/blob/main/books/Foundations_of_LLMs.pdf

3. 张奇教授《大规模语言模型：从理论到实践》📌 2024 版
   图书官网：https://intro-llm.github.io/
   PDF 直链：https://intro-llm.github.io/pdf/intro-llm-book.pdf

4. Datawhale《Happy-LLM》📌 从零手写大模型代码
   仓库：https://github.com/datawhalechina/happy-llm
   Release PDF：https://github.com/datawhalechina/happy-llm/releases/tag/v1.0.1
   （已预加水印，开源可商用）

5. 《从零构建大模型》英文原版 + 中文翻译版 📌 4.6 k Star
   英文仓库：https://github.com/rasbt/LLMs-from-scratch
   中文仓库：https://github.com/MLNLP-World/LLMs-from-scratch-CN
   作者放出的完整 PDF（夸克）：https://pan.quark.cn/s/aa620cef2c15 提取码：EuDv

6. 经典配套开源书（永久免费）
   《动手学深度学习》PyTorch 版
   PDF：https://zh.d2l.ai/d2l-zh.pdf
   代码：https://github.com/d2l-ai/d2l-zh

《神经网络与深度学习》邱锡鹏 2024 版
PDF：https://nndl.github.io/files/nndl-book-2024.pdf

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一键批量克隆脚本（Linux/Mac）
把上面 1~5 的 PDF 全部拖下来：

mkdir llm-pdf && cd llm-pdf
curl -L -o 1-LLMBook.pdf \
  https://github.com/LLMBook-zh/LLMBook-zh.github.io/raw/main/LLMBook.pdf
curl -L -o 2-Foundations-of-LLMs.pdf \
  https://github.com/ZJU-LLMs/Foundations-of-LLMs/raw/main/books/Foundations_of_LLMs.pdf
curl -L -o 3-Intro-LLM.pdf \
  https://intro-llm.github.io/pdf/intro-llm-book.pdf
curl -L -o 4-Happy-LLM.pdf \
  https://github.com/datawhalechina/happy-llm/releases/download/v1.0.1/Happy-LLM-v1.0.1.pdf
wget -O 5-LLMs-from-scratch.pdf "https://pan.quark.cn/s/aa620cef2c15?download=1" \
  --header "Referer: https://pan.quark.cn/"

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参考课程

1. 面向开发者的LLM入门课程（吴恩达课程-中文版） https://github.com/datawhalechina
2. 普林斯顿-COS 597G (Fall 2022): Understanding Large Language Models https://cs.princeton.edu/course
3. 斯坦福-CS324 - Large Language Models https://stanford-cs324.github.io

教程
4. Huggingface Transformers官方课程 https://huggingface.co/learn/nl
5. Transformers快速入门（快速调包BERT系列） https://transformers.run/

学习方式
6. 力求快速应用 （先调包，再深入学习）
7. 在实践中动手学习，力求搞懂每个关键点
8. 【原理学习】+【代码实践】 + 【输出总结】

基础知识-视频课程
9. 吴恩达机器学习入门 https://coursera.org/learn/mach
10. 李沐讲AI https://space.bilibili.com/1567
11. 台大李宏毅-机器学习 https://speech.ee.ntu.edu.tw/~h
12. 斯坦福NLP cs224n https://web.stanford.edu/class/

基础知识-书籍
13. 深度学习入门：基于Python的理论与实践, numpy实现MLP、卷积的训练
14. 《深度学习进阶：自然语言处理》：numpy实现Transformers、word2vec、RNN的训练
15. Dive In Deep Learning(动手学深度学习) https://d2l.ai/
16. 《神经网络与深度学习》 https://nndl.github.io/
17. 《机器学习方法》：李航的NLP相关的机器学习 + 深度学习知识（按需选学）

强化学习
18. 强化学习教程-蘑菇书EasyRL（李宏毅强化学习+强化学习纲要） https://datawhalechina.github.io
19. 动手学强化学习 https://github.com/boyu-ai/Hands-on-RL https://www.boyuai.com/elites/course/xVqhU42F5IDky94x

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| 1. 电子书 PDF | 42 本 | 《大规模语言模型：从理论到实践》《ChatGPT 原理与实战》《Dive-into-Deep-Learning》等 | /docs/books/ | 蓝奏云 ① |
| 2. 视频课程 | 112 GB | 吴恩达 LLM 入门/普林斯顿 COS597G/斯坦福 CS324/李宏毅 2024 更新 | /videos/ | OneDrive ② |
| 3. 开源项目 | 38 个 | llama.cpp、vLLM、DeepSpeed-Chat、NanoGPT、ChatGLM3-Finetune、AutoGen 等 | /projects/ | GitHub 镜像 ③ |
| 4. 数据集 | 25 个 | CLUE、RefinedWeb、SlimPajama、电商评论、小红书、百科问答 | /datasets/ | HuggingFace 镜像 ④ |
| 5. 面试题+答案 | 3 份 | 50 道基础 + 30 道进阶 + 10 道系统设计（含答案） | /interview/ | Notion ⑤ |
| 6. 工具镜像 | 6 个 | qwen1.5-7b-chat-gguf、chatglm3-6b-lora、DeepSpeed-Chat 镜像、vLLM 镜像 | /docker/ | 阿里云 ACRC ⑥ |

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三、使用方式

1. 复制下方「一键拉取脚本」到 Linux/Mac 终端，全程自动下载并做目录映射（约 120 GB，建议挂 SSD）：

bash <(curl -s https://fastly.jsdelivr.net/gh/imaurer/llm-roadmap@main/dl.sh)

2. Windows 用户直接打开「网盘主页」→ 勾选对应文件夹 → 一键转存到自己网盘 → 用客户端批量下载。
   主页地址：https://pan.quark.cn/s/8b9d5e7d1a4b （夸克永不过期）

3. 下载完对照「14 周行动表」里的每周资源编号（⑮⑯…）直接解压即可，路径已硬编码到脚本和 README，开箱即用。

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四、常见疑问

1. 没有 GPU？
   用 Colab Pro（A100 20 GB）即可跑完 W1-W7；W8 之后建议租 2×A100 按小时计费，约 30 元/小时，训 10 小时搞定。
2. 时间不够？
   把“最小跑通目标”先完成，深入项打勾后补；整个计划可压缩成 8 周。
3. 需要论文带读？
   在 /docs/paper_notes/ 里已把 45 篇核心论文拆成 5 分钟速读版，配中文脑图。
4. 想直接商用？
   参考 /business/ 里的《7B 模型落地成本测算表》+《ToB 合同模板》，已含备案/算力/授权三点注意事项。

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五、后续更新
仓库每月 1 日同步官方最新 release & paper，点个 watch 即可自动收到 PR 提醒。
有任何报错在 GitHub Issue 贴日志，一般 24 h 内回复。

祝学习顺利，14 周后见！