mlabonne/llm-course
摘要
Maxime Labonne 的开源 LLM Course 仓库将免费学习资源整理为 LLM Fundamentals、LLM Scientist 和 LLM Engineer 三条学习路径,并提供精选的 Colab notebooks,涵盖大型语言模型的微调、合并、量化和评估。
通过路线图和 Colab notebooks 入门大型语言模型(LLMs)的课程。
查看缓存全文
缓存时间: 2026/10/18 12:55
X 在 X 上关注我 • 🤗 Hugging Face • 💻 博客 • 📙 LLM 工程师手册
相似文章
@tut_ml: 最佳大型语言模型课程 - https://mltut.com/best-large-language-models-courses/…
一篇博客文章列出了10个最佳大型语言模型(LLM)课程和培训资源,包括来自Coursera、DataCamp、Udacity以及Vanderbilt等大学的课程。
@DanKornas: 每个层都有自己的笔记本,从零开始构建LLM就更容易了。EveryonesLLM是一个基于Google Colab的教程…
EveryonesLLM是一个开源的基于Google Colab的教程仓库,用于从零开始构建nanoGPT风格的LLM,包含逐步章节,涵盖数据加载、嵌入、注意力机制、训练和指令调优。
@gp_pulipaka: 一门课程,带你进入大型语言模型领域,附有路线图和Colab笔记本!@maximelabonne #BigData #Analytics #DataS…
一门免费的LLM课程,包含路线图和Colab笔记本,涵盖基础、科学家和工程师方向,由Maxime Labonne创建。
@tom_doerr: 为期8周的实践型LLM工程课程,每周项目作业 https://github.com/ed-donner/llm_engineering…
由Ed Donner提供的免费开源8周实践型LLM工程课程,包含每周项目作业,涵盖Ollama、Llama 3.2及AI编程工具等主题。
@akshay_pachaar: LLM工程师手册(每天30分钟,10周,50课)一个面向LLM推理服务的路线图,一切都指向一个服务,而不是分散在多个演示中。
一个为期10周、每天30分钟的工程师学习LLM推理服务的路线图,涵盖vLLM、SGLang、负载测试、量化以及优化技术,以构建一个可复现的基准测试。