本文精选了 2025 年最具价值的开源 AI 教程，希望能帮助开发者快速掌握前沿技术。

1、Happy-LLM

国内 Datawhale 开源组织出品，本盘点有好多开源教程都是 Datawhale 制作的，感谢 Datawhale 在 AI 知识开源领域做的贡献。

Happy-LLM 带你快乐学习大模型（LLM）。现在已经在 GitHub 上斩获 4.8K 的 Star。

一个系统性的大模型学习教程，从 NLP 基础概念出发，逐步剖析 Transformer 架构、预训练模型原理及 LLM 训练全流程。

项目通过动手实现 LLaMA2 模型、训练 Tokenizer 和应用前沿技术（如RAG、Agent），帮助开发者深入理解 LLM 核心原理并掌握实战技能。

开源地址：https://github.com/datawhalechina/happy-llm

2、LLM-Universe

LLM-Universe 是面向小白的 LLM 应用开发课程，现在获得了 8.8k 的 Star，基于阿里云服务器实现个人知识库助手项目。

内容涵盖API调用（GPT、文心、讯飞）、Prompt 工程、向量数据库搭建及 Streamlit 部署，通过实战项目串联大模型开发全流程。

开源地址：https://github.com/datawhalechina/llm-universe

3、LLM-Action

聚焦大模型工程化与应用落地的开源项目，涵盖训练（全量/LoRA微调）、推理优化（vLLM/TensorRT-LLM）、压缩（量化/剪枝）及安全攻防。

提供 Alpaca、ChatGLM 等模型的复现教程和性能评测方案，现在已经获得了 18.9K 的 Star。

开源地址：https://github.com/liguodongiot/llm-action

4、AI Engineering Hub

这个叫做 ai-engineering-hub 的开源项目已经在 GitHub 上获得 13.1K 的 Star。

包含大模型、RAG 和 AI 智能体应用搭建等一系列教程。这个项目不是什么高深莫测的研究论文，而是一个****深度教程与实践案例的集合库。

开源地址：https://github.com/patchy631/ai-engineering-hub

牛的是，他们直接把核心教程整理成了一本 500 多页的 PDF。

这本精心整理的“工具箱+说明书”，专注于提供深入、可操作的指南，教你如何将前沿的 AI 技术（特别是围绕像 DeepSeek、Llama、Gemma 这样的开源大模型）应用到真实世界的场景中。

5、Self-LLM

又是国内 Datawhale 团队出品，这是专为中国开发者设计的开源大模型实战指南，目前获得了 19.8K 的 Star。

提供 Linux 环境下全参数/LoRA微调、多模态模型部署教程。

项目简化开源模型（如LLaMA、ChatGLM）的本地部署流程，包含环境配置、高效微调方法和私域模型定制化实践。

开源地址：https://github.com/datawhalechina/self-llm

6、LLM Cookbook

LLM Cookbook 斩获 20.1K 的 Star。

基于吴恩达大模型课程的中文实践教程，覆盖 Prompt Engineering、RAG 开发和模型微调全流程。

项目提供双语代码示例和分级课程（必修/选修），适合国内开发者快速入门 LLM 应用开发，强调中文 Prompt 设计与 API 调用优化。

开源地址：https://github.com/datawhalechina/llm-cookbook

7、复现小 GPT

零门槛训练专属 AI 大模型，23K Star 爆火开源项目项目 MiniMind来了！🌟

这个开源神器让普通开发者用家用电脑，**3 小时就能从零训出 26MB 超轻量 GPT！**最小体积仅为 GPT-3 的 1/7000，3090 显卡轻松拿捏~

开源地址：https://github.com/jingyaogong/minimind

它从预训练、指令微调到 LoRA 适配、DPO 对齐，完整复现大模型工业化流程。 集成Transformer 解码器+旋转位置编码，甚至支持 MoE 混合专家模型提升性能。

所有核心算法代码均从 0 使用 PyTorch 原生重构！ 不依赖第三方库提供的抽象接口。这不仅是大语言模型的全阶段开源复现，也是一个入门LLM的教程。

8、LLM Course

分为LLM基础、模型构建和应用部署三部分，提供 Transformer 原理、微调技巧（QLoRA/DPO）和 RAG 优化等实战内容。已经获得了 56k+ 的 Star。

包含大量 Colab 代码和工具（如AutoQuant、LazyMergekit），适合进阶学习模型训练与部署。

开源地址：https://github.com/mlabonne/llm-course

9、Generative AI for Beginners

微软开源，现在已经获得 87K 的 Star！

微软推出的 21 课生成式 AI 入门课程，涵盖 Prompt 工程、文本/图像应用开发、RAG和 Agent 集成。

结合 Python 代码示例，强调负责任AI使用和低代码工具（如Gradio），适合零基础开发者。

开源地址：https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners

结语

2025 年的开源 AI 资源已形成从理论到实践的完整生态。无论是探索大模型的底层原理，还是构建多模态智能体应用，这些 “神仙级” 教程都能为开发者提供助力。建议结合自身目标选择学习路径，积极参与 GitHub、Reddit 等社区，在协作中持续提升技术能力。拥抱开源，让 AI 开发不再遥不可及！

如何学习大模型 AI ？

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

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第一阶段（10天）：初阶应用

该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。

• 大模型 AI 能干什么？
• 大模型是怎样获得「智能」的？
• 用好 AI 的核心心法
• 大模型应用业务架构
• 大模型应用技术架构
• 代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
• 提示工程的意义和核心思想
• Prompt 典型构成
• 指令调优方法论
• 思维链和思维树
• Prompt 攻击和防范
• …

第二阶段（30天）：高阶应用

该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。

• 为什么要做 RAG
• 搭建一个简单的 ChatPDF
• 检索的基础概念
• 什么是向量表示（Embeddings）
• 向量数据库与向量检索
• 基于向量检索的 RAG
• 搭建 RAG 系统的扩展知识
• 混合检索与 RAG-Fusion 简介
• 向量模型本地部署
• …

第三阶段（30天）：模型训练

恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。

到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？

• 为什么要做 RAG
• 什么是模型
• 什么是模型训练
• 求解器 & 损失函数简介
• 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
• 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
• Transformer结构简介
• 轻量化微调
• 实验数据集的构建
• …

第四阶段（20天）：商业闭环

对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。

• 硬件选型
• 带你了解全球大模型
• 使用国产大模型服务
• 搭建 OpenAI 代理
• 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
• 在本地计算机运行大模型
• 大模型的私有化部署
• 基于 vLLM 部署大模型
• 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
• 部署一套开源 LLM 项目
• 内容安全
• 互联网信息服务算法备案
• …

学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。

如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。

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