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。

一套统一接口搞定 100+ 大语言模型和多模态模型的微调，支持 LoRA 等高效训练方式，省去为每个模型单独写训练脚本的麻烦。

提供 20 多个高性能大语言模型的训练配方，覆盖预训练、微调和规模化部署全流程，适合想快速上手 LLM 训练与推理的开发者。

在 Apple Silicon 上通过 MLX 框架运行大语言模型，支持加载、推理和微调，让 Mac 本地跑 LLM 更省心。

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。

无需写代码就能微调大语言模型的可视化界面，从数据准备到训练评估一站式完成，适合不想碰命令行直接调模型的团队。

在 LLaMA/Alpaca 基础上扩充中文词表并做中文增量预训练，提供可本地 CPU/GPU 部署的中文大模型及 LoRA 微调、量化方案。

O'Reilly《Hands-On Large Language Models》官方配套代码，用 Jupyter Notebook 带你动手跑通大模型的分词、嵌入、提示工程、微调与 RAG 等核心环节。

把多个预训练大模型按不同策略合并成一个新模型的工具集，不用重新训练就能组合各家能力，适合做模型融合实验。

ERNIE 4.5 系列大模型与配套的工业级开发工具包 ERNIEKit，基于 PaddlePaddle，支持大语言模型和多模态模型的训练、微调与推理部署。

基于大语言模型的语音合成系统，能生成接近真人音色的自然语音，并支持实时流式输出，适合搭建低延迟的 TTS 服务。

多智能体框架，让多个大模型智能体通过角色扮演和对话自主协作，用于研究智能体规模化规律并构建协作式 AI 系统。

一套系统的大语言模型入门课程，用学习路线图和可直接运行的 Colab 笔记本，带你从零掌握 LLM 的原理与实战。

汇总可私有化部署的中文大语言模型资源清单，覆盖小规模底座模型、垂直领域微调、数据集与教程，方便低成本选型落地。

一份 AI 工程资源清单，汇总 LLM、RAG、AI Agent、MCP、微调、评测与生产部署的学习路线、工具和实战项目，适合系统入门与选型参考。