Hoper-J/AI-Guide-and-Demos-zh_CN
这是一份入门AI/LLM大模型的逐步指南，包含教程和演示代码，带你从API走进本地大模型部署和微调，代码文件会提供Kaggle或Colab在线版本，即便没有显卡也可以进行学习。项目中还开设了一个小型的代码游乐场🎡，你可以尝试在里面实验一些有意思的AI脚本。同时，包含李宏毅 (HUNG-YI LEE）2024生成式人工智能导论课程的完整中文镜像作业。
它解决了什么问题
这个项目消除了学生和初学者进入大语言模型（LLM）世界的初始障碍。它解决了常见的挫败感，即难以访问国外模型API或搭建复杂的深度学习环境，提供了一条结构化的、有指导的学习路径，无需付费平台或复杂的网络配置。
它是如何工作的
它提供了全面的教程、代码演示和论文笔记集合，引导用户从基本的API调用到高级AI任务。用户可以在自己的环境中或通过Kaggle和Colab等免费云平台运行提供的代码。该项目强调使用标准的OpenAI SDK以获得广泛的兼容性，并为需要预配置本地深度学习环境的用户提供Docker镜像。
适合谁
这是为学生和AI初学者设计的，他们希望通过实践动手的方式学习LLM、Stable Diffusion和AI应用开发。它特别适合那些喜欢通过代码优先示例和结构化文档学习的人。
亮点
- 使用LLM API的全面指南，包括DeepSeek和兼容OpenAI的服务。
- AI视频摘要、LLM微调和AI图像生成（Stable Diffusion）的动手教程。
- 即用型代码游乐场，用于快速实验AI脚本。
- 关于基础模型（如Transformer、BERT和GPT系列）的深入论文笔记和阅读指南。
- 支持免费的基于云的GPU环境（Kaggle/Colab）和用于本地部署的Docker。
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