LLMBook-zh.github.io项目结构解析：目录设计与文件说明
项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/ll/LLMBook-zh.github.io 《大语言模型》项目仓库（LLMBook-zh.github.io）采用模块化结构设计，将书籍内容、代码示例、教学资源和备份文件进行系统组织。以下从核心目录结构、关键文件功能及资源使用指南三个维度进行解析，帮助读者快速定位所需内容。
核心目录结构总览
项目根目录包含5个一级子目录和8个核心文件，形成"书籍内容+代码实现+教学资源+备份保障"的四维架构：
LLMBook-zh.github.io/
├── LLMBook.pdf # 书籍电子版
├── README.md # 项目说明文档
├── assets/ # 样式资源
├── backup_20250927/ # 历史备份
├── code/ # 核心代码实现
└── slides/ # 教学课件
根目录关键文件说明
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书籍主体文件
LLMBook.pdf：完整电子版书籍，包含从基础理论到实践应用的全章节内容
cover-re.png：书籍封面图片，高清版本用于印刷和宣传材料 -
项目说明文档
README.md：提供书籍简介、推荐语、课程资源链接及贡献者名单，是项目入口文档
backup_log.txt：记录备份操作日志，包含20250927等关键时间点的版本变更
代码实现目录（code/）详解
代码目录按书籍章节编号命名，实现了从数据处理到模型部署的全流程算法，共包含22个Python文件：
核心功能模块分布
| 章节主题 | 文件示例 | 功能描述 |
|---|---|---|
| 数据预处理 | [4.1 质量过滤.py](https://link.gitcode.com/i/245c8ba901d4f6038616fcf9b7a13579/blob/7be1a8055120c655be60a7812e3db3c7f4ce2516/code/4.1 质量过滤.py?utm_source=gitcode_repo_files) | 实现文本数据清洗与质量评分 |
| 模型架构 | [5.5 LLaMA.py](https://link.gitcode.com/i/245c8ba901d4f6038616fcf9b7a13579/blob/7be1a8055120c655be60a7812e3db3c7f4ce2516/code/5.5 LLaMA.py?utm_source=gitcode_repo_files) | LLaMA模型核心结构实现 |
| 微调技术 | [7.4 LoRA实践.py](https://link.gitcode.com/i/245c8ba901d4f6038616fcf9b7a13579/blob/7be1a8055120c655be60a7812e3db3c7f4ce2516/code/7.4 LoRA实践.py?utm_source=gitcode_repo_files) | 低秩适应微调算法工程实现 |
| 部署优化 | [9.1 vLLM实践.py](https://link.gitcode.com/i/245c8ba901d4f6038616fcf9b7a13579/blob/7be1a8055120c655be60a7812e3db3c7f4ce2516/code/9.1 vLLM实践.py?utm_source=gitcode_repo_files) | 基于vLLM的高性能推理部署 |
代码文件命名规范
采用"章节编号+功能描述"的命名方式，如5.2 RoPE.py对应第五章第二节的旋转位置编码实现，便于读者按书籍章节查找配套代码。所有代码文件均使用UTF-8编码，兼容主流Python 3.8+环境。
教学资源目录（slides/）组织
课件目录按课程模块划分为8个主题子目录，每个子目录包含3-4个PDF课件，与书籍章节形成对应关系：
主要课程模块
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第一课 初识大模型：[1.1 语言模型发展历程.pdf](https://link.gitcode.com/i/245c8ba901d4f6038616fcf9b7a13579/blob/7be1a8055120c655be60a7812e3db3c7f4ce2516/slides/第一课 初识大模型/1.1 语言模型发展历程.pdf?utm_source=gitcode_repo_files)
涵盖从N-gram到Transformer的技术演进史，配套[1.3 GPT+DeepSeek模型介绍.pdf](https://link.gitcode.com/i/245c8ba901d4f6038616fcf9b7a13579/blob/7be1a8055120c655be60a7812e3db3c7f4ce2516/slides/第一课 初识大模型/1.3 GPT+DeepSeek模型介绍.pdf?utm_source=gitcode_repo_files)提供工业界实践案例 -
第六课 解码与部署：包含[6.3 模型压缩.pdf](https://link.gitcode.com/i/245c8ba901d4f6038616fcf9b7a13579/blob/7be1a8055120c655be60a7812e3db3c7f4ce2516/slides/第六课 解码与部署/6.3 模型压缩.pdf?utm_source=gitcode_repo_files)等关键课件，讲解量化、剪枝等工程化优化技术
课件使用建议
课件目录遵循"课程名称/章节主题.pdf"的层级结构，建议配合书籍对应章节使用。例如学习第三章预训练技术时，可同步参考[3.1 预训练之数据工程.pdf](https://link.gitcode.com/i/245c8ba901d4f6038616fcf9b7a13579/blob/7be1a8055120c655be60a7812e3db3c7f4ce2516/slides/第三课 预训练/3.1 预训练之数据工程.pdf?utm_source=gitcode_repo_files)的流程图解。
备份与资源管理
备份目录（backup_20250927/）
该目录完整复刻了项目在2025年9月27日的快照，包含：
- 历史版本代码：backup_20250927/code/
- 旧版课件：backup_20250927/slides/
- 备份日志：backup_log.txt
样式资源（assets/）
assets/css/styles.css定义了README中推荐语区块的样式，包括引用框布局、字体样式等视觉元素，确保网页展示效果统一。
资源获取与贡献指南
代码与课件获取
- 完整代码库：通过
git clone https://link.gitcode.com/i/245c8ba901d4f6038616fcf9b7a13579获取 - 课件使用：教学机构可通过README.md所述流程申请原始PPT
- 书籍电子版：提供LLMBook.pdf作为参考，但建议以正式出版物为准
贡献方式
项目接受issue反馈和PR贡献，主要贡献方向包括：
- 代码示例优化
- 课件内容补充
- 文档错误修正
贡献者名单维护在README.md中，按章节列出核心开发者及参与人员。
通过上述结构设计，项目实现了"理论-代码-教学"整合的资源架构，既满足普通读者的学习需求，也为开发者提供了完整的工程实现参考。建议配合README.md中的课程资源表格使用，以获得最佳学习体验。
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
