awesome-LLM-resources：大语言模型学习的万能宝典
2025年8月30日
awesome-LLM-resources：大语言模型学习的万能宝典
今天推荐一个集合了各种大模型学习资源的开源项目，包含从数据处理、模型训练、部署的完整技术栈，还包括视频生成、o1推理模型、MCP协议等热点。
适合想入门大语言模型却不知道从哪开始，想做个AI应用但被各种工具搞得头晕的人群。
资源收录比较全面，值得参考。
1
当你需要某个特定功能的工具或想学习某个技术时，来这里查找总能有收获。
比如你想搭建一个企业知识库问答系统，直接看RAG分类就能找到多种解决方案。
需要微调模型，微调分类里的工具够你研究很久。想要部署推理服务，从轻量级的Ollama到高性能的vLLM都有详细介绍。
每个工具都有GitHub链接和简短说明，让你快速判断是否符合需求。这种组织方式比自己漫无目的地搜索效率高很多。
2
训练相关：这里有LLaMA-Factory、Unsloth等热门训练框架，从数据处理工具到微调方案应有尽有。无论你是想处理PDF文档、清洗数据，还是想对大模型进行个性化微调，都能找到合适的工具。
应用开发：RAG知识库、多智能体系统、代码助手的解决方案一应俱全。包括Dify、FastGPT这样的开箱即用方案，也有AutoGen、CrewAI等前沿的智能体框架。
前沿技术：CogVideo、HunyuanVideo等视频生成模型，DeepSeek-R1等推理模型的开源实现，还有各种小语言模型的训练方案，让你紧跟技术发展。
学习资源：从斯坦福CS224N这样的经典课程，到吴恩达的生成式AI教程，从基础概念讲解到最新技术论文，学习路径很清晰。