不想被AI淘汰？这10个GitHub项目让你玩转大模型

最新推荐文章于 2025-11-23 19:13:18 发布

原创最新推荐文章于 2025-11-23 19:13:18 发布 · 570 阅读

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#人工智能 #github #RAG #自然语言处理 #LLM #agent #大模型开发

如果你还不熟悉大型语言模型（LLMs），你可能已经在人工智能革命中落后了。如今，越来越多的公司开始将基于 LLM 的应用集成到他们的工作流程中。因此，能够训练、微调、评估并将这些语言模型部署到生产环境中的 LLM 工程师和运维工程师的需求日益增长。

接下来，我们将看一下 10 个跟LLM相关的 GitHub 仓库，这些仓库将帮助你掌握与大型语言模型相关的工作所需的工具、技能、框架和理论。

1. brexhq/prompt-engineering

这个仓库是学习提示工程的宝藏，提示工程是有效使用 LLMs 的最关键技能之一。它提供了提示优化的技巧、窍门和示例，帮助你更好地构建提示，从而从像 GPT-4o 这样的模型中获得最佳效果。

重要性：

专注于优化提示的实用技术。
包括总结、编程和创意写作等多种用例的示例。

**URL地址：**https://github.com/brexhq/prompt-engineering

2. mlabonne/llm-course

这个仓库提供了一个全面的 LLM 课程，适合各级别的学习者。它包括教程、项目和实践练习，帮助你有效理解和应用 LLMs。

重要性：

覆盖了理论基础和实际应用。
非常适合初学者和希望深化知识的专业人士。

**URL地址：**https://github.com/mlabonne/llm-course

3. Hannibal046/Awesome-LLM

这是一个与 LLMs 相关的资源完整列表，包括研究论文、工具、框架和教程。它是探索 LLM 生态系统和了解最新进展的一站式平台。

重要性：

包括训练、评估和部署 LLMs 的资源。
定期更新，涵盖新的模型、工具和研究。

**URL地址：**https://github.com/Hannibal046/Awesome-LLM

4. WooooDyy/LLM-Agent-Paper-List

这个仓库是一个关于基于 LLM 的代理的研究论文宝库。它非常适合那些对使用 AI 代理来提升 LLM 能力的前沿 AI 应用感兴趣的人。

重要性：

了解基于 LLM 的代理的最新研究。
适合探索 LLM 代理应用的学者和专业人士。

**URL地址：**https://github.com/WooooDyy/LLM-Agent-Paper-List

5. avvorstenbosch/Masterclass-LLMs-for-Data-Science

这个仓库专注于将 LLMs 集成到工作流程中。它以电子书的形式介绍了提示工程、本地 LLMs、检索增强生成（RAG）问题等多个主题，并且提供了带解答的练习来巩固你的学习。

重要性：

学习在技术项目中利用 LLMs。
专为希望扩展技能集的数据科学家设计。

**URL地址：**https://github.com/avvorstenbosch/Masterclass-LLMs-for-Data-Science

6. Shubhamsaboo/awesome-llm-apps

这个仓库是一个展示基于 LLM 的优秀应用的集合，展示了使用 OpenAI、Anthropic、Gemini 和开源模型构建的现实世界用例。它还突出了 AI 代理和检索增强生成（RAG）系统。

重要性：

探索 LLMs 的现实世界应用。
从独特的用例和易于使用的框架中获得灵感。

**URL地址：**https://github.com/Shubhamsaboo/awesome-llm-apps

7. BradyFU/Awesome-Multimodal-Large-Language-Models

这个仓库专注于多模态 LLMs，能够处理文本、图像和音频等多种输入类型。对于那些探索 LLM 能力的下一个前沿领域的人来说，这是一个必读的仓库。

重要性：

提供了多模态 AI 最新进展的见解。
包括论文、工具和数据集的列表。

**URL地址：**https://github.com/BradyFU/Awesome-Multimodal-Large-Language-Models

8. HandsOnLLM/Hands-On-Large-Language-Models

这是 O’Reilly 出版社《动手实践大型语言模型》一书的官方代码仓库。它包含了实践示例和项目，帮助你通过动手实践来掌握 LLMs。

重要性：

面向开发者和工程师的实践学习资源。
涵盖了微调、部署和构建基于 LLM 的应用等主题。

**URL地址：**https://github.com/HandsOnLLM/Hands-On-Large-Language-Models

9. SylphAI-Inc/LLM-engineer-handbook

这本手册为 LLM 工程师提供了资源列表，涵盖了从模型训练到部署的各个方面。它非常适合构建或微调 LLM 应用的开发者。

重要性：

LLM 工程的完整指南。
包括用于训练和部署 LLMs 的工具和框架。

URL地址： https://github.com/SylphAI-Inc/LLM-engineer-handbook

10. rasbt/LLMs-from-scratch

如果你有兴趣从头开始构建自己的 LLM，这个仓库适合你。它会一步一步地指导你使用 PyTorch 实现类似 ChatGPT 的模型。

重要性：

适合那些希望深入了解 LLM 内部机制的人。
通过动手实践来掌握 LLM 基础概念的方法。

URL地址： https://github.com/rasbt/LLMs-from-scratch

总结

掌握 LLMs 需要理论知识、熟悉现代工具以及动手实践经验的结合。本文介绍的 10 个 GitHub 仓库提供了这三方面的内容，通过向你介绍前沿的 AI 框架、提供有价值的资源、论文和教程，并指导你完成练习和项目来构建自己的基于 LLM 的应用。此外，这些仓库会定期更新，帮助你紧跟 LLM 应用、AI 代理和框架的最新进展。

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