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从零用 PyTorch 一步步实现类 ChatGPT 大语言模型,覆盖注意力机制、预训练、指令微调全流程,适合边跑代码边理解 LLM 内部原理。
微软出品的 18 节入门课程,用 Jupyter Notebook 手把手教你搭建 AI Agent,覆盖 AutoGen、Semantic Kernel、Foundry 等主流框架与 Agentic RAG 实践。
OpenAI API 的官方示例与实战指南合集,用 Jupyter Notebook 演示对话、嵌入、微调等常见用法,帮你快速上手并解决实际调用中的问题。
一套从数据工程、模型训练到部署迭代的完整教程,帮你把机器学习项目做成可上线的生产级应用。
单张 4GB 显存显卡就能跑 70B 甚至 2.8T 参数大模型的分层推理方案,通过逐层加载权重把显存需求压到极低,适合本地低配设备部署大模型。
面向 LLM、RAG 和真实 AI Agent 应用的深度教程合集,用 Jupyter Notebook 带你从原理到落地跑通完整案例。
从零开始手把手教你构建大模型的开源教程,覆盖预训练、微调、RAG 与 Agent 等关键环节,适合想系统入门 LLM 原理与实践的开发者。
用对比学习把图像和文本映射到同一嵌入空间,实现零样本图像分类和图文匹配,是跨模态检索与多模态模型的经典底座。
面向中文用户的 Linux 环境大模型实战教程,手把手教你在本地微调(全参数/LoRA)和部署国内外开源 LLM 与多模态模型。
用 Jupyter Notebook 逐个演示 RAG 系统的进阶技巧,从嵌入、检索到重排都有可运行教程,适合动手搭建和优化检索增强生成流程。
基于 PyTorch 的深度学习高层封装库,用少量代码就能训练出高精度模型,配套 notebook 教程降低入门门槛。
把屏幕截图解析成结构化元素,让纯视觉 GUI Agent 能识别界面上的按钮、图标和文本,无需依赖 DOM 或控件树。
50 多个生成式 AI Agent 教程与实现,从基础对话机器人到复杂多智能体系统,帮你快速上手并复现各类 Agent 技术方案。
汇集土堆 PyTorch、李沐《动手学深度学习》、吴恩达深度学习和大模型 Agent 四套课程的中文笔记,适合系统入门深度学习与大模型应用开发。
一套端到端的代码实战教程,教你从原型一步步搭出可上线的 GenAI Agent,覆盖 LangGraph、MCP 等主流技术栈与企业级部署。
开源金融大语言模型,提供训练好的模型和微调流程,用于金融情感分析、智能投顾等场景。
阿里云通义团队开源的多模态大模型系列,能同时理解图像和文本,用于视觉问答、图文推理等视觉语言任务。
Meta 开源的 SAM 2 图像与视频通用分割模型,提供推理代码、预训练权重下载和示例 notebook,可对任意画面中的物体做可提示分割与视频目标跟踪。
Llama 官方示例手册,手把手教你在推理、微调、RAG 等场景中落地 Llama 系列模型,并覆盖多家云服务商的端到端方案。
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