《Hands-On LLM》实战项目代码库：从理论到动手实践大语言模型

本GitHub代码仓库基于《Hands-On Large Language Models》书籍，提供从理论到动手实践大语言模型的完整学习路径。仓库分理解LLM基础、使用预训练模型、训练与微调三大模块，适合开发者、研究人员等系统学习或快速参考LLM技术，解决理论转化为实际代码的挑战。

• 原作者/维护者：mpopov576
• 来源平台：GitHub
• 仓库名称：hands_on_llm_projects
• 链接：https://github.com/mpopov576/hands_on_llm_projects
• 时间：2026年5月28日创建，2026年6月13日更新

项目旨在解决开发者将LLM理论转化为可运行代码的挑战，为《Hands-On Large Language Models》读者提供实践路径。

模块一：理解LLM基础

涵盖Tokens、Embeddings、推荐系统应用、Transformer架构等底层机制。

模块二：使用预训练模型

包括文本分类、聚类/主题建模、提示工程、高级文本生成、语义搜索与RAG、多模态LLM等应用场景。

模块三：训练与微调

涉及创建文本嵌入模型、微调分类模型、微调生成模型（指令/对话微调）等内容。

• 交互式学习：所有示例以Jupyter Notebook形式提供，可逐行运行修改。
• 渐进式难度：从基础概念到复杂RAG系统，适合不同水平学习者。
• 理论实践结合：基于书籍理论框架，理解'怎么做'与'为什么'。
• 代码复用：模块化结构便于提取功能片段应用到自身项目。

1. 企业知识库问答系统（RAG技术）
2. 内容审核与分类（文本分类/聚类）
3. 个性化推荐引擎（嵌入技术+推荐算法）
4. 垂直领域模型微调（医疗、法律等专业领域适配）

适合人群：系统学习LLM的开发者、理论转实践的研究人员、快速上手LLM应用的工程师、书籍读者。

建议：按三大模块顺序学习；理解示例后扩展实验（换数据集、调参数）；可直接跳转对应模块作为技术参考。