项目背景与目标

项目简介：为了满足国内开发者对大模型课程的需求，我们特地筛选、翻译并复现了吴恩达老师的11门大模型课程内容，打造面向开发者的LLM入门教程。此项目旨在为开发者提供丰富的学习资源与实践代码。

项目特点：

内容筛选与复现：我们精心挑选了吴恩达老师的大模型课程，从基础到进阶，全链条开发内容无所不包。

复现与翻译：所有课程内容均被翻译成中文，并附有代码实例和视频资源，特别适合国内开发者。

实践导向：我们强调代码实践与案例分析，帮助开发者快速提高大模型应用开发能力。

项目价值：

学习资源：提供系统性学习路径，满足不同阶段开发者的学习需求。

实践代码：配套详细的代码实例，帮助开发者快速上手。

跨语言学习：中英文双语资源，适应不同背景的开发者。

课程分级与结构

必修类课程：

1. 大模型基础：涵盖Prompt工程、ChatGPT应用、LangChain框架使用等核心内容。

课程链接：点击[此处]查看中文版资料。

代码示例：

```python

import openai

openai.api_key = 'your_api_key'

completion = openai.ChatCompletion.create(

model="gpt-3.5-turbo",

messages=[

{"role": "user", "content": "解释什么是大模型？"},

]

)

print(completion.choices[0].message.content)

```

2. 问答系统构建：基于ChatGPT API的完整系统开发流程。

3. LangChain应用开发：教授如何基于LangChain框架开发应用。

选修类课程：

RAG开发深入：探索RAG开发的高级技巧与应用场景。

模型微调：教授如何在本地微调开源大语言模型。

每一门课程都配有详细的课程链接和实用的代码示例，帮助开发者更好地理解和实践课程内容。课程导航与资源探索

【课程链接】：点击进入课程学习页面

【代码实例】展示：在这里，你将看到如何利用最新技术栈来探索大模型开发。以Python为桥梁，你将体验前沿技术的魅力。看下面这段代码：

从transformers库中导入pipeline、AutoTokenizer和AutoModelForCausalLM等关键组件。紧接着，我们初始化tokenizer和model，它们都是基于"tiiuae/falcon-7b"预训练模型。输入一个提示"编写一个简单的Python程序"，通过模型生成一段代码。这只是一个开始，更多精彩的交互等待你去探索。

【模型评估与调试】章节是每位开发者不可忽视的部分。我们将借助wandb等工具进行模型性能评估与问题定位。示例代码如下所示，使用wandb记录你的模型评估指标，如准确率和损失值。

【适用人群】描述：无论你是初学者还是资深开发者，只要你对Python编程和大模型开发感兴趣，这门课程都将为你提供极大的价值。它不仅适合完全没有经验的初学者，也能满足资深开发者对于高级技巧和深度知识的需求。

【课程优势】展示：我们的课程拥有多种优势。我们提供官方内容的精准翻译，确保学习资源与实际课程内容高度一致，满足国内开发者的需求。我们支持双语学习，中英文双语字幕视频让你无论身处何地都能轻松学习。课程中还包括了中文Prompt实例，帮助你更好地理解多语言语境下的应用。我们不仅仅停留在基础应用的介绍，还深入探讨了模型评估、高级应用开发等深度主题。

【学习建议】给出：我们建议学习者按照必修课程的顺序进行学习，从基础知识和概念出发，逐步构建大模型开发的知识体系。你可以根据自己的兴趣选择选修课程，深入特定领域如RAG、模型微调等，提升你的专业技能。

结语：大模型时代已经到来，开发者需要不断更新技能以适应这个快速发展的领域。我们的课程旨在提供一个全面、高效的LLM学习路径，通过理论与实践的结合，帮助国内开发者迅速掌握大模型应用开发的能力。我们鼓励开发者们分享自己的案例和资源，共同丰富学习社区，推动技术的发展。加入我们的课程，一起探索大模型的无限可能！