如果说去年是大模型原理的“科普元年”，那今年绝对是大模型实战的“落地爆发年”！今天给大家分享一份我私藏已久、堪称全网最全面的大模型实战项目汇总，不管你是刚入门的编程小白，还是想拓展技能栈的资深程序员，跟着练完不仅能快速掌握大模型核心技术，这些拿得出手的实战经历写进简历，还能让你在求职、面试中脱颖而出！
项目核心亮点，错过真的亏！
① 技术覆盖无死角，从基础到进阶全囊括
不再是零散的知识点堆砌！这份项目汇总完整覆盖大模型全生命周期核心技术：从模型预训练、参数高效微调（LoRA、QLoRA、P-Tuning v2、Adapter Tuning等主流方法），到分布式训练并行技术、推理框架搭建与优化，再到模型压缩（量化、剪枝、知识蒸馏）、对齐技术（RLHF）、数据工程与提示工程，甚至包含LLMOps、国产化适配、AI编译器等前沿生态技术，一站式搞定大模型开发全流程。
② 实战导向极强，小白也能轻松上手
拒绝纸上谈兵！每个项目都配套详细的技术文档、模块化代码和保姆级教程，从服务器基础环境安装、常用工具配置，到模型权重/Tokenizer准备、数据集处理、词表扩充，再到分阶段训练（预训练→指令精调）、LoRA权重合并、推理部署，每一步都有清晰指引。同时提供命令行调用、在线Demo部署、LangChain框架集成等实用场景案例，新手也能跟着步骤一步步完成实战。
③ 多模型适配，满足不同学习需求
汇总包含Alpaca、ChatGLM、LLaMA/LLaMA2、BELLE、Vicuna、OPT、MiniGPT-4等主流大模型的实战项目，参数规模从0.1B到65B全覆盖。无论是想用消费级显卡（如单张4090）尝试7B模型预训练，还是用QLoRA技术在48G显存下微调65B大模型，都能找到对应的实操方案，兼顾不同硬件条件和学习目标。
项目核心目录，提前剧透！
这份实战汇总堪称大模型开发的“百科全书”，核心内容包括：
- 大模型训练实战：分布式训练框架、网络通信优化、多阶段预训练方案；
- 参数高效微调专题：LoRA、QLoRA、P-Tuning v2、Adapter等主流技术原理+实战，20分钟快速完成模型微调；
- 推理优化与部署：FasterTransformer、Triton、TensorRT-LLM等框架教程，FlashAttention、KV Cache等优化技术落地；
- 专项技术突破：RLHF一键式训练、多模态大模型（如MiniGPT-4）开发、中文大模型词表扩充与精调；
- 工程化配套：环境搭建、数据集筛选、模型测评、LLMOps实践、面试题汇总。
项目实操截图，直观感受！
每个技术点都有对应的原理拆解和代码实现，从公式推导到实操步骤，从问题排查到效果验证，让你真正吃透大模型开发逻辑：
（大模型参数高效微调技术原理详解，含BitFit、Prefix Tuning等主流方法拆解）
（推理优化技术实战，Triton、TensorRT-LLM保姆级教程）
（大模型算法架构演进与主流模型解析，看清技术发展脉络）
（完整项目流程：从环境搭建到模型推理全步骤指引）
最后说句真心话
大模型技术不缺理论，缺的是能动手落地的实战经验。这份汇总把复杂的技术拆解成每天2.5小时就能完成的小项目，循序渐进就能实现从“懂原理”到“能落地”的跨越。不管你是想转行进入AI领域，还是想在现有岗位上提升竞争力，都建议收藏起来慢慢练！
如何学习大模型 AI ？
由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。
但是具体到个人，只能说是：
“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。
这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。
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。
我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。
这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN，朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】
为什么要学习大模型？
我国在A大模型领域面临人才短缺,数量与质量均落后于发达国家。2023年，人才缺口已超百万，凸显培养不足。随着AI技术飞速发展，预计到2025年,这一缺口将急剧扩大至400万,严重制约我国AI产业的创新步伐。加强人才培养,优化教育体系,国际合作并进是破解困局、推动AI发展的关键。
大模型入门到实战全套学习大礼包
1、大模型系统化学习路线
作为学习AI大模型技术的新手，方向至关重要。 正确的学习路线可以为你节省时间，少走弯路；方向不对，努力白费。这里我给大家准备了一份最科学最系统的学习成长路线图和学习规划，带你从零基础入门到精通！
2、大模型学习书籍&文档
学习AI大模型离不开书籍文档，我精选了一系列大模型技术的书籍和学习文档（电子版），它们由领域内的顶尖专家撰写，内容全面、深入、详尽，为你学习大模型提供坚实的理论基础。
3、AI大模型最新行业报告
2025最新行业报告，针对不同行业的现状、趋势、问题、机会等进行系统地调研和评估，以了解哪些行业更适合引入大模型的技术和应用，以及在哪些方面可以发挥大模型的优势。
4、大模型项目实战&配套源码
学以致用，在项目实战中检验和巩固你所学到的知识，同时为你找工作就业和职业发展打下坚实的基础。
5、大模型大厂面试真题
面试不仅是技术的较量，更需要充分的准备。在你已经掌握了大模型技术之后，就需要开始准备面试，我精心整理了一份大模型面试题库，涵盖当前面试中可能遇到的各种技术问题，让你在面试中游刃有余。
适用人群
第一阶段（10天）：初阶应用
该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。
- 大模型 AI 能干什么？
- 大模型是怎样获得「智能」的？
- 用好 AI 的核心心法
- 大模型应用业务架构
- 大模型应用技术架构
- 代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
- 提示工程的意义和核心思想
- Prompt 典型构成
- 指令调优方法论
- 思维链和思维树
- Prompt 攻击和防范
- …
第二阶段（30天）：高阶应用
该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。
- 为什么要做 RAG
- 搭建一个简单的 ChatPDF
- 检索的基础概念
- 什么是向量表示（Embeddings）
- 向量数据库与向量检索
- 基于向量检索的 RAG
- 搭建 RAG 系统的扩展知识
- 混合检索与 RAG-Fusion 简介
- 向量模型本地部署
- …
第三阶段（30天）：模型训练
恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。
到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？
- 为什么要做 RAG
- 什么是模型
- 什么是模型训练
- 求解器 & 损失函数简介
- 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
- 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
- Transformer结构简介
- 轻量化微调
- 实验数据集的构建
- …
第四阶段（20天）：商业闭环
对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。
- 硬件选型
- 带你了解全球大模型
- 使用国产大模型服务
- 搭建 OpenAI 代理
- 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
- 在本地计算机运行大模型
- 大模型的私有化部署
- 基于 vLLM 部署大模型
- 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
- 部署一套开源 LLM 项目
- 内容安全
- 互联网信息服务算法备案
- …
学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。
如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。
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