2025年最值得收藏的AI学习宝藏来了！本文精心汇总了GitHub上8个爆火🔥的“神仙级”开源AI教程，从零基础入门到项目实战精通，一站式搞定大模型学习全路径。无论是想系统掌握LLM核心原理，还是动手实现生成式AI应用，这8个高质量项目都能为你保驾护航。资源涵盖LLM-Action、LLM Cookbook、Happy-LLM、Generative AI for Beginners等热门教程，内容全面、通俗易懂，堪称AI学习者的“通关秘籍”。赶紧收藏，开启你的AI进阶之旅！2025 Github爆火8个AI开源教程预览
01
LLM-Action
聚焦大模型工程化与应用落地的开源项目，涵盖训练（全量/LoRA微调）、推理优化（vLLM/TensorRT-LLM）、压缩（量化/剪枝）及安全攻防。提供 Alpaca、ChatGLM 等模型的复现教程和性能评测方案，现在已经获得了 20K 的 Star。
02
LLM Cookbook
由国内团队 Datawhale 打造的本地化教程，翻译并优化了吴恩达与 OpenAI 的经典课程，是基于吴恩达大模型课程的中文实践教程，覆盖 Prompt Engineering、RAG 开发和模型微调全流程。项目提供双语代码示例和分级课程（必修/选修），适合国内开发者快速入门 LLM 应用开发，强调中文 Prompt 设计与 API 调用优化。
推荐理由：
内容系统、语言亲切、无需翻墙、不需要英文基础，中文社区维护更适合国内用户。
🧩 适合谁：不习惯英文教学，想用中文系统学习 LLM 应用的朋友。
这8个Github“AI开源教程项目地址+资源”已经整理好
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03 LLM Course
分为LLM基础、模型构建和应用部署三部分，提供 Transformer 原理、微调技巧（QLoRA/DPO）和 RAG 优化等实战内容。已经获得59.1k+ 的 Star。这是目前最受欢迎的大语言模型进阶课程之一，内容深入但不难啃，附带大量 Colab 笔记本可以直接跑。
推荐理由：
教你从架构原理 → 微调方法 → 工程部署全流程。理论+实战结合，包含 RLHF、量化、MoE 等新技术，适合边学边做项目。
🧩 适合谁：有一定编程基础，想掌握 LLM 全套能力的开发者或产品经理。
04
Happy-LLM
Happy-LLM，一个国内大佬的LLM学习项目， 6 月 1 日上线Github、39 天破 1万+🌟、多次登上 GitHub Trending，在已经在 GitHub 上斩获 4.8K 的 Star。🤓这个项目有几个很棒的优势：
- 可以给入门AI的 新人一条低迷雾主线
- 用可运行最小模型让抽象原理落地（千元笔记本也可以跑起来的小模型）
- 有设计可扩展的进阶锚点（评测 / RAG / Agent）
🎯 学完这个项目，可以达到至少5个目标：
- 底层认知建立：能口述 Attention / 训练阶段目标函数差异。
- 自己跑起来一个最小llm：独立拉起 215M 参数模型并记录显存/吞吐曲线。
- 掌握问题基础定位能力：定位常见卡点（梯度爆、loss 不收敛、data pipeline 抖动）。
- 应用评估：把评测、RAG、Agent 组合为场景 MVP 验证闭环。
- AI闭环能力训练：让大模型解释你写的每段代码，形成“自评 + 迭代”回路。
05
self-LLM
Self-LLM 是 Datawhale 社区发起的开源项目，旨在为用户提供关于开源大语言模型（LLM）部署和使用的详细教程。是一个围绕开源大模型、针对国内初学者、基于 AutoDL 平台的中国宝宝专属大模型教程，针对各类开源大模型提供包括环境配置、本地部署、高效微调等技能在内的全流程指导，简化开源大模型的部署、使用和应用流程，让更多的普通学生、研究者更好地使用开源大模型，帮助开源、自由的大模型更快融入到普通学习者的生活中。
项目的主要内容包括：
- 针对国内外主流开源 LLM 的部署使用教程，包括 InternLM、Qwen、ChatGLM、DeepSeek 等；
- 开源 LLM 的部署应用指导，包括命令行调用、在线 Demo 部署、LangChain 框架集成等；
- 开源 LLM 的全量微调、高效微调方法，包括分布式全量微调、LoRA、ptuning 等；
06
Generation AI for Beginners
微软开源，现在已经获得 87K 的 Star！
微软推出的 21 课生成式 AI 入门课程，涵盖 Prompt 工程、文本/图像应用开发、RAG和 Agent 集成。
结合 Python 代码示例，强调负责任AI使用和低代码工具（如Gradio），适合零基础开发者。
07
LLM-Universe
LLM-Universe 是面向小白的 LLM 应用开发课程，现在获得了9.5k 的 Star，基于阿里云服务器实现个人知识库助手项目。
内容涵盖API调用（GPT、文心、讯飞）、Prompt 工程、向量数据库搭建及 Streamlit 部署，通过实战项目串联大模型开发全流程。
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；
08
AI Enginneering Hub
这个叫做 ai-engineering-hub 的开源项目已经在 GitHub 上获得 13.1K 的 Star。
包含大模型、RAG 和 AI 智能体应用搭建等一系列教程。这个项目不是什么高深莫测的研究论文，而是一个深度教程与实践案例的集合库。
牛的是，他们直接把核心教程整理成了一本 500 多页的 PDF。
这本精心整理的“工具箱+说明书”，专注于提供深入、可操作的指南，教你如何将前沿的 AI 技术（特别是围绕像 DeepSeek、Llama、Gemma 这样的开源大模型）应用到真实世界的场景中。
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