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。
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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。
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。
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。
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。
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。
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。
A Helm chart for LLMKube - Kubernetes operator for GPU-accelerated LLM inference
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…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
…ted dependencies \[[ 7f81520 ](https://github.com/llm-ui-kit/llm-ui/commit/7f81520aa8805ec991d37c37b8d4d8ebb959eaed)]: - @llm-ui/[email protected]
…ted dependencies \[[ 7f81520 ](https://github.com/llm-ui-kit/llm-ui/commit/7f81520aa8805ec991d37c37b8d4d8ebb959eaed)]: - @llm-ui/[email protected]
…ted dependencies \[[ 9360d30 ](https://github.com/llm-ui-kit/llm-ui/commit/9360d3049cfa669a133ef673fb5bb220c5823f09)]: - @llm-ui/[email protected]