2025年最全AI大模型学习资料无偿分享~ 再也不拥内卷开发岗了!
AI大模型发展得如火如荼,可以遇见未来的千行百业都会被AI重塑,想要跟上AI科技发展的浪潮,唯有学习AI,认识AI,应用AI。于是整理了目前市面上关于AI大模型的学习资料,供你学习时选择适合自己的资料。面向开发者的大模型手册,主打 LLM 全方位入门实践。本项目,对原课程内容进行筛选、翻译、复现和调优,覆盖从 Prompt Engineering 到 RAG 开发、模型微调的全部流程,用最适合国内
AI大模型发展得如火如荼,可以遇见未来的千行百业都会被AI重塑,想要跟上AI科技发展的浪潮,唯有学习AI,认识AI,应用AI。于是整理了目前市面上关于AI大模型的学习资料,供你学习时选择适合自己的资料。
免费资源
面向开发者的大模型手册
面向开发者的大模型手册,主打 LLM 全方位入门实践。本项目基于吴恩达老师大模型系列课程内容,对原课程内容进行筛选、翻译、复现和调优,覆盖从 Prompt Engineering 到 RAG 开发、模型微调的全部流程,用最适合国内学习者的方式,指导国内开发者如何学习、入门 LLM 相关项目。
本教程适用于所有具备基础 Python 能力,想要入门 LLM 的开发者。
项目star:9.6k
我给大家准备了一份全套的《AI大模型零基础入门+进阶学习资源包》,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。😝有需要的小伙伴,可以VX扫描下方二维码免费领取🆓
动手学大模型应用开发
本项目是一个面向小白开发者的大模型应用开发教程,旨在基于阿里云服务器,结合个人知识库助手项目,通过一个课程完成大模型开发的重点入门,主要内容包括:
-
大模型简介,何为大模型、大模型特点是什么、LangChain 是什么,如何开发一个 LLM 应用,针对小白开发者的简单介绍。
-
如何调用大模型 API,本节介绍了国内外知名大模型产品 API 的多种调用方式,包括调用原生 API、封装为 LangChain LLM、封装为 Fastapi 等调用方式,同时将包括百度文心、讯飞星火、智谱AI等多种大模型 API 进行了统一形式封装。
-
知识库搭建,不同类型知识库文档的加载、处理,向量数据库的搭建。
-
构建 RAG 应用,包括将 LLM 接入到 LangChain 构建检索问答链,使用 Streamlit 进行应用部署。
-
验证迭代,大模型开发如何实现验证迭代,一般的评估方法有什么。
本项目对学习者的人工智能基础、算法基础没有任何要求,仅需要掌握基本 Python 语法、掌握初级 Python 开发技能即可。
项目star:2.6k
LearnPrompt
开源的 AIGC 课程, 目前已支持 ChatGPT, Midjourney, Runway, Stable Diffusion, AI数字人,AI声音&音乐,大模型微调。课程详情请访问在线阅读文档。
课程看起来不错,值得探索。
项目star:1.6k
大模型理论基础
本项目旨在作为一个大规模预训练语言模型的教程,从数据准备、模型构建、训练策略到模型评估与改进,以及模型在安全、隐私、环境和法律道德方面的方面来提供开源知识。
项目将以斯坦福大学大规模语言模型课程和李宏毅生成式AI课程为基础,结合来自开源贡献者的补充和完善,以及对前沿大模型知识的及时更新,为读者提供较为全面而深入的理论知识和实践方法。通过对模型构建、训练、评估与改进等方面的系统性讲解,以及代码的实战。
本教程适合对人工智能和大模型感兴趣的人士或者相关从业者。
项目star:1k
清华 NLP X OpenBMB
大模型公开课|带你从入门到实战
Langchain 中文文档
LangChain 是一个用于开发由语言模型驱动的应用程序的框架。它使得应用程序能够:
-
具有上下文感知能力:将语言模型连接到上下文来源(提示指令,少量的示例,需要回应的内容等)。
-
具有推理能力:依赖语言模型进行推理(根据提供的上下文如何回答,采取什么行动等)。
向量数据库
Pinecone向量库中文文档
Pinecone是一个托管的、云原生的向量数据库,具有简单的API和无需基础架构的优势。
Milvus中文文档
Milvus是在2019年创建的,其唯一目标是存储、索引和管理由深度神经网络和其他机器学习(ML)模型生成的大规模嵌入向量。
作为一个专门设计用于处理输入向量查询的数据库,它能够处理万亿级别的向量索引。与现有的关系型数据库主要处理遵循预定义模式的结构化数据不同,Milvus从底层设计用于处理从非结构化数据转换而来的嵌入向量。
OpenAI中文开发文档
书籍
由于AI大模型的发展日新月异,所以选取的书籍基本都是新近出版的,而且尽量在较新的书籍中选择豆瓣评分高的。
LangChain
李特丽:《LangChain入门指南:构建高可复用、可扩展的LLM应用程序》【2024出版】
李多多:《LangChain编程》【2024出版】
张海立:《LangChain实战:从原型到生产,动手打造 LLM 应用》【2024出版】
刘伟舟:《LangChain简明讲义:从0到1构建LLM应用程序》【2024出版】
AI大模型
张奇:《大规模语言模型:从理论到实践》【2024出版】
奥利维耶·卡埃朗:《大模型应用开发极简入门》【2024出版】
杨青:《大语言模型:原理与工程实践》【2024出版】
熊涛:《大语言模型:基础与前沿》【2024出版】
刘阳:《多模态大模型:新一代人工智能技术范式》【2024出版】
[法]丹尼斯·罗斯曼:《基于GPT-3、ChatGPT、GPT-4等Transformer架构的自然语言处理》【2024出版】
郝少春:《ChatGPT原理与应用开发》【2024出版】
王晓华:《从零开始大模型开发与微调:基于PyTorch与ChatGLM》【2023.11出版】
黄佳:《GPT图解大模型是怎样构建的》【2023.12出版】
尤洋:《实战AI大模型》【2023.11出版】
如何学习AI大模型 ?
“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,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。【保证100%免费】🆓
对于0基础小白入门:
如果你是零基础小白,想快速入门大模型是可以考虑的。
一方面是学习时间相对较短,学习内容更全面更集中。
二方面是可以根据这些资料规划好学习计划和方向。
😝有需要的小伙伴,可以VX扫描下方二维码免费领取🆓
👉1.大模型入门学习思维导图👈
要学习一门新的技术,作为新手一定要先学习成长路线图,方向不对,努力白费。
对于从来没有接触过AI大模型的同学,我们帮你准备了详细的学习成长路线图&学习规划。可以说是最科学最系统的学习路线,大家跟着这个大的方向学习准没问题。(全套教程扫描领取哈)
👉2.AGI大模型配套视频👈
很多朋友都不喜欢晦涩的文字,我也为大家准备了视频教程,每个章节都是当前板块的精华浓缩。

👉3.大模型实际应用报告合集👈
这套包含640份报告的合集,涵盖了AI大模型的理论研究、技术实现、行业应用等多个方面。无论您是科研人员、工程师,还是对AI大模型感兴趣的爱好者,这套报告合集都将为您提供宝贵的信息和启示。(全套教程扫描领取哈)
👉4.大模型落地应用案例PPT👈
光学理论是没用的,要学会跟着一起做,要动手实操,才能将自己的所学运用到实际当中去,这时候可以搞点实战案例来学习。(全套教程扫描领取哈)
👉5.大模型经典学习电子书👈
随着人工智能技术的飞速发展,AI大模型已经成为了当今科技领域的一大热点。这些大型预训练模型,如GPT-3、BERT、XLNet等,以其强大的语言理解和生成能力,正在改变我们对人工智能的认识。 那以下这些PDF籍就是非常不错的学习资源。(全套教程扫描领取哈)

👉6.大模型面试题&答案👈
截至目前大模型已经超过200个,在大模型纵横的时代,不仅大模型技术越来越卷,就连大模型相关的岗位和面试也开始越来越卷了。为了让大家更容易上车大模型算法赛道,我总结了大模型常考的面试题。(全套教程扫描领取哈)
👉学会后的收获:👈
• 基于大模型全栈工程实现(前端、后端、产品经理、设计、数据分析等),通过这门课可获得不同能力;
• 能够利用大模型解决相关实际项目需求: 大数据时代,越来越多的企业和机构需要处理海量数据,利用大模型技术可以更好地处理这些数据,提高数据分析和决策的准确性。因此,掌握大模型应用开发技能,可以让程序员更好地应对实际项目需求;
• 基于大模型和企业数据AI应用开发,实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能, 学会Fine-tuning垂直训练大模型(数据准备、数据蒸馏、大模型部署)一站式掌握;
• 能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练能力,提高程序员的编码能力: 大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习
这份完整版的 AI 大模型学习资料已经上传CSDN,朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】
😝有需要的小伙伴,可以Vx扫描下方二维码免费领取🆓
火山引擎开发者社区是火山引擎打造的AI技术生态平台,聚焦Agent与大模型开发,提供豆包系列模型(图像/视频/视觉)、智能分析与会话工具,并配套评测集、动手实验室及行业案例库。社区通过技术沙龙、挑战赛等活动促进开发者成长,新用户可领50万Tokens权益,助力构建智能应用。
更多推荐
所有评论(0)