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。

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。

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。

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。

HuggingFace Transformers 库的实战教程合集，用 Jupyter Notebook 演示 BERT、GPT-2、LayoutLM、ViT 等模型的微调与推理，适合边跑边学。

汇集大模型技术原理与实战经验的开源知识库，覆盖训练、推理、部署和工程化落地全流程，适合系统学习大模型应用开发。

一套可直接在 Colab 跑的计算机视觉教程合集，覆盖 ResNet 到 RF-DETR、YOLO11、SAM 3、Qwen3-VL 等模型，帮你快速上手训练、微调与推理。

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。

一份 PyTorch 资源大全，把教程、论文、项目、社区等链接整理在一起，方便按图索骥找学习材料和参考实现。

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。

用 PyTorch 逐行复现 60 多篇深度学习经典论文，代码旁配注释讲解，涵盖 Transformer、优化器、GAN、强化学习等，适合边读论文边对照实现学习。

把时间序列当成语言来建模的预训练预测模型，基于 Transformer 架构，可直接用于零样本或微调预测，省去从零训练的成本。

基于密码学的自组网网络栈，能在 LoRa、分组无线电、WiFi 等任意链路上搭建去中心化、抗中断的网状网络。

RWKV 是一种兼具 RNN 与 Transformer 优势的语言模型架构，支持像 GPT 一样并行训练，推理时线性时间、常量显存、无限上下文，无需 KV 缓存。

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。