盘点 GitHub上7大超强开源项目，建议收藏！非常详细，从零基础到精通，收藏这篇就够了!

Chat2DB

Chat2DB 是一款专为现代数据驱动型企业打造的数据库管理、数据开发及数据分析工具。

作为一款AI原生的产品，Chat2DB 将人工智能技术与传统数据库管理功能深度融合，旨在提供更为智能、便捷的工作体验，助力用户高效地管理数据库、开展数据开发和分析工作。

项目地址：https://github.com/codePhiliaX/Chat2DB

Gin

Gin是一个用Go语言编写的web框架。

它有一个类似马提尼的API，由于httproouter，它的性能提高了40倍。

项目地址：https://github.com/gin-gonic/gin

speechgpt

一款基于语音的文本生成工具，让你能够通过语音输入生成高质量的文本内容，就像和一位智能小助手对话一样！

它采用先进的语音识别和自然语言生成技术，能够将你的语音转换成文本，并生成准确、流畅的文本内容。

项目地址：https://github.com/hahahumble/speechgpt

InternGPT

inggpt (iGPT)是一个开源的演示平台，您可以在其中轻松展示您的AI模型。现在它支持DragGAN, ChatGPT, ImageBind，多模式聊天，如GPT-4, SAM，交互式图像编辑等。

项目地址：https://github.com/OpenGVLab/InternGPT

FlashMLA

DeepSeek在开源周首日发布的核心项目，专为Hopper架构GPU（如H800）设计的高效解码内核，旨在优化大模型推理阶段的性能。

该项目针对可变长度序列服务场景进行深度优化，在GitHub上线后迅速获得超过8k星标，成为AI社区的热门话题。

项目地址：https://github.com/deepseek-ai/FlashMLA

anything-llm

一个有潜力的通用语言模型项目。

anything-llm 可能旨在提供一种能够处理各种任务的语言模型，具有广泛的应用前景。

对于人工智能研究者和开发者来说，这个项目值得关注。

项目地址：https://github.com/Mintplex-Labs/anything-llm

siyuan

一款Markdown笔记应用：思源笔记。

拥有块级引用和双向链接的网状特色，支持Windows、Mac和Linux，可在浏览器上直接使用，支持移动端适配

项目地址：https://github.com/siyuan-note/siyuan

如何学习大模型 AI ？

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

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一、2025最新大模型学习路线

一个明确的学习路线可以帮助新人了解从哪里开始，按照什么顺序学习，以及需要掌握哪些知识点。大模型领域涉及的知识点非常广泛，没有明确的学习路线可能会导致新人感到迷茫，不知道应该专注于哪些内容。

我们把学习路线分成L1到L4四个阶段，一步步带你从入门到进阶，从理论到实战。

L1级别:AI大模型时代的华丽登场

L1阶段：我们会去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；通过理论原理结合多个项目实战，从提示工程基础到提示工程进阶，掌握Prompt提示工程。

L2级别：AI大模型RAG应用开发工程

L2阶段是我们的AI大模型RAG应用开发工程，我们会去学习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级别：大模型Agent应用架构进阶实践

L3阶段：大模型Agent应用架构进阶实现，我们会去学习LangChain、 LIamaIndex框架，也会学习到AutoGPT、 MetaGPT等多Agent系统，打造我们自己的Agent智能体；同时还可以学习到包括Coze、Dify在内的可视化工具的使用。

L4级别：大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，我们会更加深入的探讨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。

整个大模型学习路线L1主要是对大模型的理论基础、生态以及提示词他的一个学习掌握；而L3 L4更多的是通过项目实战来掌握大模型的应用开发，针对以上大模型的学习路线我们也整理了对应的学习视频教程，和配套的学习资料。

二、大模型经典PDF书籍

书籍和学习文档资料是学习大模型过程中必不可少的，我们精选了一系列深入探讨大模型技术的书籍和学习文档，它们由领域内的顶尖专家撰写，内容全面、深入、详尽，为你学习大模型提供坚实的理论基础。（书籍含电子版PDF）

三、大模型视频教程

对于很多自学或者没有基础的同学来说，书籍这些纯文字类的学习教材会觉得比较晦涩难以理解，因此，我们提供了丰富的大模型视频教程，以动态、形象的方式展示技术概念，帮助你更快、更轻松地掌握核心知识。

四、大模型项目实战

学以致用 ，当你的理论知识积累到一定程度，就需要通过项目实战，在实际操作中检验和巩固你所学到的知识，同时为你找工作和职业发展打下坚实的基础。

五、大模型面试题

面试不仅是技术的较量，更需要充分的准备。

在你已经掌握了大模型技术之后，就需要开始准备面试，我们将提供精心整理的大模型面试题库，涵盖当前面试中可能遇到的各种技术问题，让你在面试中游刃有余。

因篇幅有限，仅展示部分资料，需要点击下方链接即可前往获取

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