好多小伙伴都想入门AI开发，但又不知道从哪儿下手，今天就给大伙分享GitHub上6个不错的AI教程项目，在开始介绍之前，先给不太了解的小伙伴科普一下，LLM就是大型语言模型（Large Language Model）的缩写，像这两年爆火的ChatGPT、DeepSeek，背后靠的就是这技术。话不多说，咱们直接看项目！

一、LLM-Universe

LLM-Universe是Datawhale团队开源的教程项目，简直就是为AI开发初学者量身定制的。目前在GitHub上已经收获了6.3k的Star，关注度相当高。这个项目能系统地教你大模型（LLM）应用开发的全流程，具体有这些亮点：

  • 实践导向明确：整个教程围绕“个人知识库助手”项目展开，从模型原理到应用部署，把提示工程、RAG（检索增强生成）这些关键技术都涵盖了。跟着这个项目学，一边实践一边理解理论知识，上手特别快。
  • 小白友好度拉满：很多新手学习AI开发，第一步就被环境配置难住了。LLM-Universe考虑得很周到，提供了详细的环境配置指南，连阿里云服务器怎么配置都写得清清楚楚，还有大量代码示例和模块化的学习路径，轻松降低入门门槛。
  • 全链路覆盖无死角：它把模型调用、微调、评估以及优化这些环节整合到一起，形成了一个完整的开发闭环。而且这个项目采用开源社区协作的模式更新，大家可以一起交流学习，特别适合想快速上手LLM应用开发的小伙伴。
    开源项目地址：https://github.com/datawhalechina/llm-universe
    教程地址：https://datawhalechina.github.io/llm-universe/#/

二、LLM-Course：LLM从入门到进阶

LLM-Course是一个超系统的大型语言模型学习课程，在GitHub上超火，Star数已经超过4.6万了。它把理论和实践结合得特别好，模块划分也很清晰，是学习大模型技术的优质资源。下面来看看它的优势：

  • 结构化学习路径清晰：课程分为入门、高级、工程师三个部分，从LLM架构、预训练，到监督微调、强化学习（RLHF）、量化等，把LLM相关的技术全流程都覆盖了，不管你处于哪个学习阶段，都能找到适合自己的内容。
  • 实践内容丰富：提供了好多Colab笔记本和代码示例，能让你动手做实验。光看理论知识很难真正掌握技术，有了这些实践内容，学习效果直接翻倍。
  • 紧跟前沿技术：课程里包含了LLM评估方法、新趋势（像MoE、长上下文这些概念），还有主流工具（比如Hugging Face、PyTorch）的应用，能让你学到最前沿的知识。
  • 学习资源超丰富：它把学习路线图、论文解读和开源项目都整合到一起了，不同层次的学习者都能借助这些资源快速提升自己。
    开源地址：https://github.com/mlabonne/llm-course

三、微软开源课程

微软推出的Generative AI for Beginners是专门为AI初学者打造的免费课程，对零基础的小伙伴非常友好，目前在GitHub上收获了71K的Star。这个课程的特点如下：

  • 系统化课程结构：课程内容涵盖了大语言模型（LLM）原理、提示工程、文本生成、聊天应用开发等关键模块，循序渐进，帮你一步步搭建起对生成式AI的认知框架。
  • 注重实践操作：提供了代码示例、实验任务，还结合了真实应用场景，比如教你怎么构建智能客服。通过实际操作，能让你更好地理解和掌握所学知识。
  • 学习门槛低：就算你没有编程基础也不用担心，这个课程不需要你有前置的编程经验。而且它还结合了微软Azure云服务工具链，方便你在实践中使用。
    开源地址：https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners

四、《LLM Cookbook》

这同样是Datawhale推出的开源教程，专门为国内开发者设计，能帮你系统地入门大模型（LLM）应用开发。目前它在GitHub上已经获得了15.4k的Star。这个项目是基于斯坦福大学吴恩达老师和OpenAI合作打造的大语言模型系列课程，进行了中文翻译和本地化适配，更符合咱们国内开发者的学习习惯。
开源地址：https://github.com/datawhalechina/llm-cookbook

五、LLM Action：大模型工程化实践

LLM-Action是一个专注于大型语言模型技术实践的开源项目，能帮开发者实现大模型的工程化部署和应用落地，现在已经有14.4K的Star了。它的优势主要体现在这两个方面：

  • 全流程技术覆盖全面：从模型训练、微调（像LoRA、P-Tuning这些高效微调方法都有涉及），到分布式训练等核心环节，都讲解得很详细，让你全面掌握大模型开发技术。
  • 工程化实战指南详细：提供了命令行调用、在线Demo部署、LangChain框架集成等实用场景的详细指导，还有模块化的代码和清晰的技术文档，是开发者快速掌握大模型开发与优化的实用资源库。
    开源地址：https://github.com/liguodongiot/llm-action

六、MiniMind：低成本训练大语言模型

MiniMind这个开源项目可太厉害了，它能让个人从0开始训练一个仅有26M的极小参数大语言模型，而且最低只要2G显卡就能训练和推理，最快2 – 3小时就能完成。目前它在GitHub上也获得了11.8K的Star。它的特点如下：

  • 极简高效易拓展：这个模型支持混合专家（MoE）结构拓展，还能和主流库，比如Transformers和Accelerate兼容，方便你根据自己的需求进行优化和拓展。
  • 低成本且全流程透明：训练成本特别低，最低只要约3元人民币就能完成训练。而且它把从数据集处理到模型部署的完整代码都开源了，特别适合用来学习和实践大模型技术。
    开源地址：https://github.com/jingyaogong/minimind

上面这6个GitHub上的AI教程项目，各有各的特色和优势。大家可以根据自己的需求和基础，选择适合自己的项目学习。要是在学习过程中有什么问题，欢迎在评论区留言交流。