别再收藏了！这份GitHub 6万Star的LLM保姆级课程，再不看就真错过了！甚至包含职业规划路线！

大家好，这里是 Agentic AI，我是 Mountain。

最近跟几个做开发的朋友聊天，大家普遍有一种“时代焦虑”。感觉每天不是在追新的 Paper，就是在看新出的模型，信息密度大到爆炸。最痛苦的是，收藏夹里躺了几百个链接，标题写着“LLM入门”、“从零实现Transformer”，但最后都成了“稍后阅读，再也不读”。

说真的，这感觉我太懂了。在这个人人谈论大模型的时代，零散的知识点就像散落的乐高积木，如果没有一份清晰的图纸，你永远拼不出想要的城堡。直到我刷到了今天这个项目，我承认，我的焦虑被治愈了一半。它就是 GitHub 上已经狂揽 60k+ Star 的 llm-course，一份堪称“保姆级”的LLM免费课程，由Hugging Face的机器学习工程师 Maxime Labonne 精心打造。

为什么说它“保姆”？因为它不仅给你画好了路线图，还把饭（代码）喂到了你嘴边。

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

这课，把路给你铺平了

很多课程上来就是一堆数学公式，劝退率高达99%。但这个项目非常清爽，作者把整个LLM的学习路径清晰地分成了三大块，你可以按需取用，丰俭由人。

1. 🧩 LLM Fundamentals (地基部分): 涵盖了数学、Python和神经网络基础。说白了，就是内功心法。作者很贴心地标了“可选”，如果你是老鸟，大可以跳过这部分，直奔主题。
2. 🧑‍🔬 The LLM Scientist (炼丹大师之路): 这部分是硬核中的硬核。专注如何构建、训练和优化最好的LLM。从预训练、SFT微调、DPO对齐，再到评估和量化，你想知道的“炼丹”秘籍，这里全有。
3. 👷 The LLM Engineer (应用落地之路): 这部分就非常务实了。教你如何基于LLM构建应用，如何做RAG（检索增强生成）、如何打造Agent、如何优化和部署。这也是目前绝大多数公司最需要的能力。

我个人觉得这个划分真的太赞了。它完美回答了那个经典问题：“我到底是该学怎么造模型，还是该学怎么用模型？” 在这里，两条路都给你指明了，你可以根据自己的职业规划，选择成为“科学家”或“工程师”。

最香的部分：直接上手的 Notebooks

理论讲得再好，不如亲手跑一遍代码。这门课最最最精华的部分，就是作者提供了一大堆可以直接在 Google Colab 里运行的Jupyter Notebooks。这意味着你不需要折腾本地环境，点开链接，挂上免费的GPU就能开干！

我随便挑几个亮眼的给你们感受下：

• 一键式懒人工具:
  • LazyMergekit: 想试试模型融合？不用再啃复杂的脚本了，点一下就能把几个模型“缝合”在一起。
  • AutoQuant: 模型太大跑不动？这个Notebook帮你一键完成GGUF、GPTQ等多种格式的量化。简直是平民玩家的福音！
  • LazyAxolotl: 想用强大的Axolotl框架微调模型，但配置劝退？作者帮你搞定了，一键云端微调。
• 前沿微调实践:
  • 微调 Llama 3.1: 想尝鲜最新的 Llama 3.1？课程直接提供了用 Unsloth 进行超高效微调的Notebook，想不学会都难。
  • DPO/ORPO 实践: 还在死磕SFT？课程已经带你玩转 DPO（直接偏好优化）和 ORPO 这些更高级的对齐技术了，让你的模型更“听话”。
• 模型“魔改”:
  • Merge LLMs with MergeKit: 教你不需要GPU，就能创造属于你自己的“缝合怪”模型。
  • Uncensor any LLM: 通过“abliteration”这种“外科手术式”的方法，在不重新训练的情况下，修改模型的行为（比如去除审查）。

这哪里是课程，这简直是个军火库啊！每个知识点后面都跟着一个可以立即动手操作的实验，这种学习体验，比看一万字的文章都来得直接。

两条路线图，任君选择

为了让你看得更清楚，作者还为“科学家”和“工程师”两条路线分别绘制了学习地图。

The LLM Scientist (炼丹师之路)

这条路适合那些想深入模型内部，探究其原理的同学。

从Transformer架构，到海量数据的预训练，再到SFT、DPO/PPO对齐，以及模型评估、量化和合并。走完这条路，你对如何“创造”一个LLM，会有非常深刻的理解。

The LLM Engineer (落地工程师之路)

这条路更偏向应用，关注如何将LLM的能力与实际业务结合，创造价值。

从怎么跑开源模型，到构建RAG系统所需的向量数据库，再到打造能调用工具的Agent，最后到推理优化、部署和安全。这条路上的每一步，都是现在市场上炙手可热的技能点。

一点碎碎念

逛完整个项目，我最大的感受就两个字：慷慨。在知识付费泛滥的今天，能有这样一位来自大厂的资深工程师，愿意把自己的知识体系梳理得如此清晰、完整，并且完全免费地分享出来，还配上了全套的实践代码，真的非常难得。

作者在README里也提到了，他基于这门课程写了一本《LLM工程师手册》，课程会永远免费，但如果你觉得有帮助，可以通过购买书籍来支持他的工作。我觉得这种模式特别好，既分享了价值，也给了大家一个支持优秀创作者的渠道。

对于想入门或者进阶LLM的朋友，我的建议是：

1. 别贪多：内容非常丰富，别指望一口气吃成胖子。
2. 选条路：先问问自己，是想当“炼丹师”还是“工程师”，然后聚焦一条路走下去。
3. 动手跑：随便找一个你感兴趣的Notebook（比如模型融合或Llama 3微调），跟着跑一遍。当你看到模型真的在你的指令下开始工作时，那种成就感会驱动你学下去。

总之，这个项目就像是 LLM 领域的一本活的、能动手操作的百科全书。它可能无法让你一夜之间成为大神，但绝对能为你混乱的知识体系搭建起一个坚实的骨架。

好了，不多说了，再说下去就变成我帮作者卖书了（并没有）。

大家赶紧去 Star 吧，这次别光收藏不看哦！

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

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