刚入门AI大模型?这6个GitHub教程,连微软都忍不住推荐

过去几年,AI 尤其是大语言模型(LLM)发展太快了,不少朋友问我:

★“零基础可以学 AI 吗?” “ChatGPT 背后是怎么工作的?” “我不是算法专家,还有机会入行吗?”

其实,AI 正在变得越来越亲民,尤其是这些年开源社区贡献了大量免费的高质量学习资源,不管你是零基础小白,还是想往工程应用方向转型的开发者,都可以找到合适的路径。

今天我就从专业角度出发,给大家精挑细选了 6 个在 GitHub 上“狂飙”的 AI 教程项目,不仅实用、完整、还都是免费开源的!

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微软出品入门课:Generative AI for Beginners

👉 Star 数:91.9k

📎 GitHub地址:(https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners)

微软专为零基础用户打造的生成式 AI 入门课程,讲得清晰又实用,连编程都可以不会!

推荐理由:

内容涵盖 LLM、提示词设计、文本生成等关键技能。带你动手构建聊天机器人、智能客服等应用。没有基础也能学,真·新手福音,还有 Azure 云服务工具链教学。

🧩 适合谁:刚接触 AI、想系统入门、希望动手做点有趣东西的人。


最系统进阶课程:LLM-Course

👉 Star 数:57.5k+ 📎 GitHub地址:(https://github.com/mlabonne/llm-course)

这是目前最受欢迎的大语言模型进阶课程之一,内容深入但不难啃,附带大量 Colab 笔记本可以直接跑。

推荐理由:

教你从架构原理 → 微调方法 → 工程部署全流程。理论+实战结合,包含 RLHF、量化、MoE 等新技术,适合边学边做项目。

🧩 适合谁:有一定编程基础,想掌握 LLM 全套能力的开发者或产品经理。


中文环境友好教程:LLM Cookbook

👉 Star 数:20.4k 📎 GitHub地址:(https://github.com/datawhalechina/llm-cookbook)

由国内团队 Datawhale 打造的本地化教程,翻译并优化了吴恩达与 OpenAI 的经典课程,中文环境下非常友好。

推荐理由:

内容系统、语言亲切、无需翻墙、不需要英文基础,中文社区维护更适合国内用户。

🧩 适合谁:不习惯英文教学,想用中文系统学习 LLM 应用的朋友。


工程部署实战指南:LLM Action

👉 Star 数:19.5k 📎 GitHub地址:(https://github.com/liguodongiot/llm-action)

这个项目对我最大的吸引力是它的“工程实战”定位,不再停留在理论,而是手把手带你部署真正能跑的大模型项目。

推荐理由:

涵盖 LoRA、P-Tuning 微调、分布式训练,教你如何集成 LangChain、如何部署 Demo。文档齐全,代码结构清晰,落地性强。

🧩 适合谁:已有项目经验,想把 AI 真正上线、部署实用的开发者。


轻量训练利器:MiniMind

👉 Star 数:23.1k 📎 GitHub地址:(https://github.com/jingyaogong/minimind)

这个项目能让你用一张 2G 显卡,从零训练出一个小型的大语言模型!

推荐理由:

模型仅 26M 参数,训练推理速度快,非常适合了解 LLM 从 0 到 1 的训练流程,入门理解底层架构的好工具。

🧩 适合谁:对模型原理、底层机制感兴趣,想亲手训练模型的AI极客。


全链路项目式教程:LLM-Universe

👉 Star 数:9.1k 📎 GitHub地址:(https://github.com/datawhalechina/llm-universe)

又一个由 Datawhale 出品的实战型教程,从“构建个人知识助手”这个项目切入,带你完成一个完整的 LLM 应用闭环。

推荐理由:

从基础到部署全流程覆盖:RAG、提示工程、微调。环境配置详尽,适合边看边学。每一章都贴合实际项目,学完立马能用。

🧩 适合谁:希望快速掌握 LLM 应用开发的朋友,尤其是零基础想做项目的同学。


🧭 学习路径建议(按阶段推荐)

当前阶段推荐教程
完全零基础Generative AI for Beginners
有点基础,想深入LLM-Course、LLM Cookbook
想做实战部署LLM Action、LLM-Universe
对训练感兴趣MiniMind
🔰 零基础入门阶段└── 🟢 Generative AI for Beginners📘 理论进阶阶段├── 🟡 LLM-Course└── 🟡 LLM Cookbook(中文)💻 项目实战阶段├── 🔵 LLM-Universe(从0构建应用)└── 🔵 LLM Action(工程级部署实战)⚙️ 模型训练阶段└── 🔴 MiniMind(从0训练大模型)

✍️写在最后

AI 的世界很大,但入门的第一步,其实并不难。 这 6 个开源项目,不仅代表了当前 LLM 教学的最前沿水平,也展示了社区学习的力量。

不用担心基础、不用害怕技术,关键是 开始动手,持续学习。 每个优秀的 AI 工程师,都是从“不会”开始的。

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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

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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:

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  • 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!

在这里插入图片描述

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。

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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。

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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。

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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。

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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。

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L5阶段:专题集丨特训篇 【录播课】

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### GitHub 上的大模型项目及其开源情况 GitHub 是全球最大的开发者社区之一,许多知名机构和个人都在此平台上发布了大量的机器学习和深度学习相关的大模型项目。以下是几个典型的例子: #### 微软的 DeBERTa 微软发布的 DeBERTa 是一种先进的预训练语言模型,其设计目标是为了改进自然语言处理任务中的性能[^1]。该项目提供了详细的文档以及实现代码,允许研究者和开发者轻松上手并进一步开发自己的应用。 #### Facebook 的 Seamless Communication Facebook Research 推出的 SeamlessM4T 是一个多模态、多语言模型,旨在解决语音到语音、文本到语音等多种跨模态翻译问题[^2]。这个项目的开源性质使得研究人员可以探索更复杂的场景,并尝试将其应用于实际产品中。 #### MiniMind 项目 由 Jingyao Gong 发起的 Minimind 则是一个致力于简化大模型构建过程的小型化框架[^3]。尽管它仍处于早期阶段,但它提供了一个很好的起点,让那些希望深入了解大模型内部工作原理的人能够快速入。 对于想要获取这些项目的源码来说,只需访问对应的链接即可下载完整的代码库。通常情况下,这类大型人工智能项目都会附带详尽的 README 文件来指导新用户如何安装依赖项、运行测试案例甚至贡献代码。 ```python import requests def fetch_github_repo(repo_url): response = requests.get(repo_url) if response.status_code == 200: print(f"Repository {repo_url} is accessible.") else: print(f"Failed to access repository at {repo_url}. Status code: {response.status_code}") fetch_github_repo('https://github.com/microsoft/DeBERTa') # Example usage with Microsoft's DeBERTa repo. ``` 上述 Python 函数演示了怎样通过编程方式验证某个特定仓库是否存在或者可被公开访问。
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