在GitHub上发现一个近乎完美的免费大语言模型课程，包含科学家和工程师双路径的详细学习路线，附带实战Notebook、论文资源和初学者所需的一切。

1. 基础数学/Python/神经网络（可选）

2. 科学家路径：深入讲解模型训练的每个环节：数据准备、架构选择、微调技术、偏好对齐、评估方法、量化优化。每个主题都有配套的实践教程。

3. 工程师路径：专注应用开发：如何运行LLM、构建向量数据库、实现RAG系统、开发AI Agent、优化推理性能、处理部署和安全问题。

课程结构图

作者提供了8个开箱即用的Google Colab工具，都是针对具体痛点：

• LLM AutoEval：自动化模型评估，省去手动测试的繁琐

• LazyMergekit：一键合并不同模型，无需GPU

• AutoQuant：支持多种格式的模型量化

• LazyAxolotl：云端模型微调

这些工具的价值在于降低了技术门槛。模型评估原本需要写不少代码，现在点击就能跑。模型合并以前是专业玩家才能做的事，现在普通人也能尝试。

项目持续更新，最近还在添加新工具。每个主题都提供了精选的参考资料，从3Blue1Brown的可视化教程到最新的研究论文。作者Maxime Labonne基于这个课程还写了《LLM Engineer's Handbook》，但课程本身保持免费。这种做法挺良心，用免费内容建立影响力，通过书籍获得收益。

有读者评论说"早期实验时我开了几十个谷歌标签页和半成品Notebook，这资源能省下无数瞎折腾的时间"时，戳中了广大自学者最真实的痛点，也正是笔者当年开设公众号，系统化带领大家入门LLM应用开发，撰写《探秘大模型应用开发》一书的初衷。

系统化学习路线在这个领域不是奢侈品，而是防止认知过载的必需品。

项目地址：https://github.com/mlabonne/llm-course

AI大模型从0到精通全套学习大礼包

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。

只要你是真心想学AI大模型，我这份资料就可以无偿共享给你学习。大模型行业确实也需要更多的有志之士加入进来，我也真心希望帮助大家学好这门技术，如果日后有什么学习上的问题，欢迎找我交流，有技术上面的问题，我是很愿意去帮助大家的！

如果你也想通过学大模型技术去帮助就业和转行，可以扫描下方链接👇👇
大模型重磅福利：入门进阶全套104G学习资源包免费分享！

01.从入门到精通的全套视频教程

包含提示词工程、RAG、Agent等技术点

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02.AI大模型学习路线图（还有视频解说）

全过程AI大模型学习路线

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03.学习电子书籍和技术文档

市面上的大模型书籍确实太多了，这些是我精选出来的

04.大模型面试题目详解

05.这些资料真的有用吗?

这份资料由我和鲁为民博士共同整理，鲁为民博士先后获得了北京清华大学学士和美国加州理工学院博士学位，在包括IEEE Transactions等学术期刊和诸多国际会议上发表了超过50篇学术论文、取得了多项美国和中国发明专利，同时还斩获了吴文俊人工智能科学技术奖。目前我正在和鲁博士共同进行人工智能的研究。

所有的视频由智泊AI老师录制，且资料与智泊AI共享，相互补充。这份学习大礼包应该算是现在最全面的大模型学习资料了。

资料内容涵盖了从入门到进阶的各类视频教程和实战项目，无论你是小白还是有些技术基础的，这份资料都绝对能帮助你提升薪资待遇，转行大模型岗位。

智泊AI始终秉持着“让每个人平等享受到优质教育资源”的育人理念‌，通过动态追踪大模型开发、数据标注伦理等前沿技术趋势‌，构建起"前沿课程+智能实训+精准就业"的高效培养体系。

课堂上不光教理论，还带着学员做了十多个真实项目。学员要亲自上手搞数据清洗、模型调优这些硬核操作，把课本知识变成真本事‌！

如果说你是以下人群中的其中一类，都可以来智泊AI学习人工智能，找到高薪工作，一次小小的“投资”换来的是终身受益！

应届毕业生‌：无工作经验但想要系统学习AI大模型技术，期待通过实战项目掌握核心技术。

零基础转型‌：非技术背景但关注AI应用场景，计划通过低代码工具实现“AI+行业”跨界‌。

业务赋能 ‌突破瓶颈：传统开发者（Java/前端等）学习Transformer架构与LangChain框架，向AI全栈工程师转型‌。

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