llm-course：大模型学习路线与实验笔记本
分三部分的大模型课程，配套微调、量化、模型合并等可运行的笔记本与文章。
课程分为三部分：可选的 LLM Fundamentals 讲数学、Python 与神经网络基础；LLM Scientist 关注用最新技术构建大模型；LLM Engineer 关注构建与部署基于大模型的应用。仓库还收录作者写的笔记本与文章，涵盖工具（自动评估、MergeKit 合并、Axolotl 微调、多种格式量化、数据去重等）、微调（QLoRA、DPO、ORPO、Unsloth 等）、量化（8-bit、GPTQ、GGUF/llama.cpp、ExLlamaV2）以及其他主题（模型合并、MoE、abliteration、知识图谱增强、解码策略）。README 提到基于该课程合写了 LLM Engineer's Handbook，课程本身保持免费。