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#59 · 主分类： 教育与研究

llm-action

llm llm-inference llm-serving llm-training llmops

本项目旨在分享大模型相关技术原理以及实战经验（大模型工程化、大模型应用落地）

项目最后更新：07/19/26

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25.0K

Forks数量

2.8K

贡献者数量

5

许可证

Apache-2.0

收录理由

这是一份中文撰写的大模型实战教程，把散落在博客和框架文档里的知识点整理成一条清晰的学习路径。作者从数据工程、参数高效微调（LoRA、QLoRA、P-Tuning v2）讲起，一路覆盖分布式训练并行、推理优化、量化压缩和效果评测，几乎每个教程都配有可运行的notebook或脚本，部分实验在单张消费级显卡上就能跑起来。内容还触及新手容易忽略的领域，比如国产硬件适配、AI编译器、集群网络通信。对于准备认真做一次微调或部署的开发者和小团队来说，这份资料值得放在官方文档旁边随时翻阅。

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