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按算法工程工作流分类的开源工具库。数据来自 GitHub 公开 API,收录 6,740 个仓库、129 个细分分类。 带 ✦ 的条目有人工撰写的专家点评。

数据最近同步于 2026/11/11 14:07:13 · 本项目仅做聚合与索引,软件版权归原作者所有

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「LLM 学习路线」找到 12 个结果 · 8ms命中词:学习路线llm只看有点评
S
start-llms
louisfb01

面向零基础学习者的 LLM 入门指南,涵盖微调、RAG、GPT/Llama 等实战路线,帮助快速跟上大模型前沿技术。

大模型入门+4
9890—
louisfb01/start-llms · 13.81
L
learn-ai-engineering
ashishps1

一份免费的 AI 与 LLM 学习路线合集,把从深度学习基础到 RAG、Agent、提示工程的资料串成体系,适合想系统入门或补课的人按图索骥。

LLM 学习路线+4
62260—
ashishps1/learn-ai-engineering · 12.27
A
AI-Engineer-Headquarters
hemansnation·Jupyter Notebook

一套面向 AI 工程师的学习路线与实战资料,覆盖数据结构、深度学习、LangChain/LangGraph 智能体、LLM 推理与评测等主题,帮你系统补齐从算法到落地的知识。

AI 工程+4
37790—
hemansnation/AI-Engineer-Headquarters · 9.77
G
generative-ai
genieincodebottle·Jupyter Notebook

一份生成式 AI 学习资源合集,涵盖学习路线图、实战项目、应用案例以及面试和编码准备,适合系统入门大模型与 Agent 开发。

生成式AI+4
26690—
genieincodebottle/generative-ai · 9.64
M
machine-learning-list
elicit

一份从零基础到前沿的基座模型学习路线图,帮人系统梳理大模型相关知识与进阶路径。

基座模型+4
14750—
elicit/machine-learning-list · 9.61
T
time-to-first-token
patchy631·HTML

一份 10 周、每天 30 分钟的 LLM 推理服务与优化学习路线,覆盖 vLLM、SGLang、量化、投机解码和基准测试,帮工程师系统入门推理加速。

推理服务+4
10550—
patchy631/time-to-first-token · 9.29
A
AI-Compass
tingaicompass·Python

面向开发者的 AI 学习路线图,系统梳理大模型训练、推理、强化学习与 Agent 等核心方向的概念、主流技术和前沿趋势,帮助从理论走到落地。

学习路线图+4
9950—
tingaicompass/AI-Compass · 9.15
R
rag-time
microsoft·Jupyter Notebook

微软出品的 5 周 RAG 学习路线,用 Jupyter Notebook 带你从索引、混合检索到量化压缩,系统掌握检索增强生成。

检索增强生成+4
9180—
microsoft/rag-time · 8.47
L
llm-course
mlabonne

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。

大语言模型+4
850500—
mlabonne/llm-course · 7.74
A
awesome-LLM-resources
WangRongsheng

汇总全球优质大模型学习资料,覆盖多模态生成、Agent、辅助编程、模型训练与推理、RAG 等方向,帮开发者快速找到教程、课程和实战资源。

大模型资源+4
90790—
WangRongsheng/awesome-LLM-resources · 6.38
A
awesome-ai-engineering
dipakkr

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。

AI工程+4
225530—
dipakkr/awesome-ai-engineering · 4.52
A
awesome-agentic-ai-zh
WenyuChiou·Python

一份三语(繁中/英文/简中)的 Agentic AI 学习路线图,从 LLM 基础一路讲到多智能体系统,收录 240+ 精选资源和动手示例,适合系统入门 AI Agent。

学习路线图+4
87310—
WenyuChiou/awesome-agentic-ai-zh · 4.48

发布说明里提到「LLM 学习路线」

来自 6 个版本
  • defilantech/LLMKubellmkube-0.10.172026-11-06

    A Helm chart for LLMKube - Kubernetes operator for GPU-accelerated LLM inference

  • defilantech/LLMKubellmkube-0.10.162026-11-02

    A Helm chart for LLMKube - Kubernetes operator for GPU-accelerated LLM inference

  • weiwill88/Local_Pdf_Chat_RAGv2.0.02026-03-18

    …Linux/Windows) - 新增 .env 配置步骤和 LLM 自动检测说明 - 新增项目结构学习路线图 📦 环境要求 - Python 3.9+ - 至少配置以下其中一项: - SILICONFLOW API KEY (云端,推荐) - 本地 Ollama 服务

  • richardgill/llm-ui@llm-ui/[email protected]2024-06-01

    …ted dependencies \[[ 7f81520 ](https://github.com/llm-ui-kit/llm-ui/commit/7f81520aa8805ec991d37c37b8d4d8ebb959eaed)]: - @llm-ui/[email protected]

  • richardgill/llm-ui@llm-ui/[email protected]2024-06-01

    …ted dependencies \[[ 7f81520 ](https://github.com/llm-ui-kit/llm-ui/commit/7f81520aa8805ec991d37c37b8d4d8ebb959eaed)]: - @llm-ui/[email protected]

  • richardgill/llm-ui@llm-ui/[email protected]2024-06-01

    …ted dependencies \[[ 9360d30 ](https://github.com/llm-ui-kit/llm-ui/commit/9360d3049cfa669a133ef673fb5bb220c5823f09)]: - @llm-ui/[email protected]