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 tem 2.9k estrelas no GitHub. Foi bifurcado 276 vezes. diy-llm é escrito principalmente em Jupyter Notebook. Está em desenvolvimento ativo desde 2025. Os seus principais temas são: cs336, datawhale, gpu-programming, grpo.
O que é 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 é de código aberto?
diy-llm é um projeto de código aberto.
diy-llm é gratuito?
Sim. diy-llm é gratuito e de código aberto — você pode usá-lo, modificá-lo e hospedá-lo por conta própria.
Em que linguagem diy-llm está escrito?
diy-llm é escrito principalmente em Jupyter Notebook.
Adicione este badge ao vivo ao seu README — suas estrelas do GitHub e classificação no diretório, atualizadas diariamente.
[](https://olud.ai/project/datawhalechina-diy-llm.html)
Medido a partir dos topics do GitHub comuns aos dois projetos, ponderados pela sua raridade.