LLM Course

LLM Course 是一个系统化的大语言模型（Large Language Models, LLMs）学习资源库，由开发者 mlabonne 创建并维护。该项目以开源形式在 GitHub 上发布，提供从基础理论到工程实践的完整学习路径，适合不同阶段的学习者深入掌握大模型相关技术。

LLM Course官网入口网址：https://github.com/mlabonne/llm-course

课程内容结构清晰，划分为三个核心模块：LLM Fundamentals、LLM Scientist 和 LLM Engineer。第一部分聚焦数学基础、Python 编程、神经网络与自然语言处理等前置知识；第二部分深入探讨 LLM 架构、预训练方法、微调策略、偏好对齐与模型评估；第三部分则侧重于量化、部署及实际工程应用，帮助用户将模型投入生产环境。

项目配套资源丰富，包括详细的学习路线图（roadmap）、可交互的 Colab Notebook、完整代码示例以及技术博客文章。此外，LLM Course 还整合了多个实用工具，如 LLM AutoEval（自动化评估框架）、LazyMergekit（模型合并工具）、LazyAxolotl（训练配置简化器）、AutoQuant（自动量化工具）、Model Family Tree（模型谱系可视化）和 ZeroSpace（轻量级推理环境）等，提升学习与开发效率。

为辅助理解核心概念，课程还推荐了来自 3Blue1Brown、StatQuest、Khan Academy、Real Python 和 freeCodeCamp 等平台的优质视频与教程，形成多维度的知识支持体系。无论是希望夯实理论基础的新手，还是寻求进阶技术细节的研究者或工程师，均可在此找到适配的学习材料与实践方案。