diy-llm
Covers pre-training data, Tokenizer, Transformer, MoE,distributed training, Scaling Laws, inference & alignment .6 progressive code assignments for full-stack LLM learning | 涵盖预训练数据、分词器、Transformer、MoE、分布式训练、缩放定律、推理与对齐，6 项渐进代码作业，掌握 LLM 全栈知识
Learn to build and understand large language models through hands-on coding assignments.
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diy-llm ha 2.9k stelle su GitHub. È stato forkato 276 volte. diy-llm è scritto principalmente in Jupyter Notebook. È in sviluppo attivo dal 2025. I suoi temi principali sono: cs336, datawhale, gpu-programming, grpo.
Che cos'è diy-llm?
Covers pre-training data, Tokenizer, Transformer, MoE,distributed training, Scaling Laws, inference & alignment .6 progressive code assignments for full-stack LLM learning | 涵盖预训练数据、分词器、Transformer、MoE、分布式训练、缩放定律、推理与对齐，6 项渐进代码作业，掌握 LLM 全栈知识
diy-llm è open source?
diy-llm è un progetto open source.
diy-llm è gratuito?
Sì. diy-llm è gratuito e open source: puoi usarlo, modificarlo e ospitarlo autonomamente.
In quale linguaggio è scritto diy-llm?
diy-llm è scritto principalmente in Jupyter Notebook.
Aggiungi questo badge live al tuo README — le tue stelle GitHub e il ranking della directory, aggiornati quotidianamente.
[](https://olud.ai/project/datawhalechina-diy-llm.html)
Misurato dai topic GitHub comuni a entrambi i progetti, ponderati per la loro rarita.