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🌟 Learn Large Language Model development through hands-on projects and real-world implementations
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Alternatives and similar repositories for LLM-Workshop
Users that are interested in LLM-Workshop are comparing it to the libraries listed below
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- 极客时间 AI原生基础实战课☆86Updated last year
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- 极客时间 - 大模型应用开发实战课: 展现LLM应用开发之强大☆58Updated last year
- 极客时间：LangChain实战课 - 这是LangChain框架早期设计的一系列重点模块的直接而清晰的示例和讲解。随着LangChain的快速演进，有些代码需要安装新的版本进行迭代。希望大家在快速浏览课程概念（仍有价值）的同时，自行学习LangChain最新的代码和进展。☆676Updated last year
- 极客时间：Machine Learning from Scratch（零基础实战机器学习）- 这套课程是我在传统机器学习时代，使用各种机器学习方法完成数据分析项目的尝试。这些经典机器学习方法不会过时，课程设计也算得上是认真而精彩。有些包的选择（如生存周期预测）已不大实用。☆209Updated 2 years ago
- 日拱一卒，功不唐捐。☆256Updated this week
- 极客时间 - ChatGPT公开课☆105Updated last year
- ☆254Updated 2 years ago
- 异步图书：《大模型应用开发 动手做AI Agent》 - 这是一些非常简单的入门示例，重在引导新手入门，目前LLM开发领域发展很快，本书只是一个提纲挈领。更多的示例和代码大家可以去OpenAI Cookbook, LangChain Example中去挖掘。☆385Updated 10 months ago
- ☆133Updated last month
- the source code of RAG course at https://time.geekbang.org/column/intro/100817901☆49Updated 8 months ago
- 极客时间《DeepSeek应用开发实战课》配套代码☆128Updated 3 months ago
- 异步图书：《 GPT图解 大模型是怎样构建的》- 这套代码是AI Coder出现之前，自己用纯手工搭建的一套简单有效的NLP经典算法集合。在大语言模型推动的AI Coder兴起之后，很少有机会再创作这么有“手工风”的代码了，不知道这是值得开心还是值得遗憾的事情。☆172Updated last year
- ☆30Updated last year
- GitHub Sentinel 是专为大模型（LLMs）时代打造的智能信息检索和高价值内容挖掘 AI Agent。它面向那些需要高频次、大量信息获取的用户，特别是开源爱好者、个人开发者和投资人等。GitHub Sentinel 不仅能帮助用户自动跟踪和分析 GitHub 开…☆321Updated 2 months ago
- [RAG训练营] u.geekbang.org/subject/airag/1009927 ESG合规审计系统 - 可持续发展报告检查工具☆24Updated 2 months ago
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- [RAG训练营] u.geekbang.org/subject/airag/1009927 这是我用Cursor自行制作的RAG Framework，好处是可以掌控RAG每一个环节的教学细节。☆65Updated 2 months ago
- 我从A2A官方克隆下来，并加以修改的A2A实战代码示例，用于初学者入门教学，大家一起来A2A吧。☆39Updated last month
- MCP实战☆81Updated last month
- This repository contains a collection of demos, examples, and hands-on labs covering various technologies and concepts.☆64Updated last month
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- 极客邦邀请制作，极客时间《RAG 快速开发实战》课程对应代码仓库☆13Updated 11 months ago
- 极客时间RAG训练营，RAG 10大组件全面拆解，4个实操项目吃透 RAG 全流程。正如刘焕勇老师所言：RAG的落地，往往是面向业务做RAG，而不是反过来面向RAG做业务。这就是为什么我们需要针对不同场景、不同问题做针对性的调整、优化和定制化。魔鬼全在细节中，我们深入进去探…☆398Updated last month
- 极客时间MCP新课已经上线！超2000同学一起开启MCP学习之旅！☆58Updated last month
- Jupyter Notebooks for Geektime AI Course☆823Updated last year
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- 《机器学习工程》开源电子书，欢迎一起贡献完善《Machine Learning Engineering》中文版☆72Updated last year
- Quick Start for Large Language Models (Theoretical Learning and Practical Fine-tuning) 大语言模型快速入门（理论学习与微调实战）☆919Updated 2 months ago
- AI 全栈开发快速入门☆101Updated this week