LLM Course

LLM Course 简介

LLM Course 是一个面向大语言模型学习者的开源教育资源平台，由开发者 mlabonne 创建并维护。它把数学、Python 编程、神经网络基础，到 LLM 架构、预训练、微调、偏好对齐、评估、量化与部署的完整知识链路，整理成一条清晰的学习路线，帮助不同基础的人按需推进。无论你是刚接触大模型的学生，还是希望系统补全工程实践的开发者，都能在这个项目里找到可执行的学习材料。课程并不只是罗列概念，而是通过路线图、代码笔记本和配套文章，把理论与动手环节衔接起来。

• GitHub 项目主页：https://github.com/mlabonne/llm-course
• 作者博客：https://mlabonne.github.io/blog/

三阶段学习路径

• 基础入门：LLM Fundamentals 阶段梳理数学、Python 与神经网络基础，为零基础学习者铺路。
• 科学家路线：LLM Scientist 阶段深入模型架构、预训练、微调与偏好对齐，理解大模型如何被训练出来。
• 工程师路线：LLM Engineer 阶段聚焦评估、量化与部署，把模型真正落到应用场景中。
• 实践材料：配套 roadmap 与 Colab 笔记本，让学习过程可以边看边动手。

工具与扩展资源

• 配套工具集：LLM AutoEval、LazyMergekit、AutoQuant 等工具辅助评估、合并与量化模型。
• 视频教程：整理 3Blue1Brown、StatQuest、freeCodeCamp 等视频内容，方便通过直观讲解补齐概念。
• 文字课程：Khan Academy、Real Python 等教程可作为数学与编程基础的补充。
• 开源社区：项目在 GitHub 上开放，可跟随更新并参与讨论，把理论落到实际项目。

LLM Course 把零散的大模型知识组织成一条可走通的路径，既有概念解释，也有代码实践和工具支撑。想系统学习 LLM 原理、训练与应用的人，可以从这个开源项目开始，按自己的节奏逐步深入。