【免费下载链接】llm-master大模型LLM全栈学习路线与中文教程覆盖 Prompt Engineering、RAG、AI Agent、MCP、微调、模型部署、Transformer、AI 编程与大厂面试从入门到生产实践。项目地址https://gitcode.com/gh_mirrors/ll/llm-master点击查看免费下载LLM Master是面向程序员的大模型LLM全栈学习路线与 150 篇中文教程仓库系统覆盖 Prompt Engineering、RAG、AI Agent、MCP、模型微调、部署与 Transformer 原理帮你从第一次调用模型 API走到构建可评估的 RAG、可靠的 Agent 与可上线的 AI 系统。LLM Master 是什么不只是零散文章的合集 网上从来不缺大模型资料缺的是一条真正适合程序员的学习路径。LLM Master 不是一堆零散文章的合集而是一套从基础认知 → 应用开发 → RAG → Agent → 微调与部署 → Transformer → 项目与面试逐级展开的完整知识体系。它关心的不只是这个概念是什么更关心为什么这样设计工程上如何落地出了问题怎么排查面试时如何讲清楚如果你有 Java、C、Go、Python 或前端基础希望进入大模型应用开发、Agent 工程或 AI 后端这个仓库就是为你准备的。为什么选择 LLM Master六大核心价值 价值点你会得到什么完整路线从入门到生产与面试按知识依赖组织不再面对一堆文章无从下手工程视角聚焦 API、数据、检索、工具、状态、评估、性能、成本和可靠性原理与代码从 Q/K/V、Attention 到手写 Tiny Transformer把黑盒逐层拆开️项目导向每个阶段都有可交付项目和完成标准学完能做、能讲、能写进简历面试闭环覆盖 RAG、Agent、微调、Transformer、AI 编程及真实大厂面经持续更新跟进 Agent Harness、Context Engineering、MCP、多 Agent 等前沿工程实践一句话它把学大模型从刷文章变成了一条可执行、可验收、能变现的工程路径。六个阶段程序员大模型学习路线图 ️LLM Master 把学习拆成 6 个阶段0 全局认知 → 1 模型调用 → 2 RAG → 3 Agent → 4 生产工程 → 5 原理与面试每个阶段都有明确入口和完成标志。阶段核心目标推荐入口完成标志0. 全局认知看懂岗位、术语与技术版图开发者入门路线能解释应用开发、算法和后端的边界1. 模型调用把模型可靠地接进业务应用开发路线完成流式、结构化、有成本统计的 AI 应用2. RAG建立可评估的知识库系统RAG 专题有混合检索、引用与离线评测集3. Agent掌握工具、状态、规划和恢复Agent 路线Agent 可追踪、可中断、可评估4. 生产工程补齐部署、性能和可靠性部署专题有压测、容量和故障处理方案5. 原理与面试理解 Transformer形成面试表达面试路线能讲清原理、项目取舍与指标完整的阶段拆解见 完整学习路线可以直接从与你当前水平匹配的入口切入。150 篇教程内容全景覆盖 7 大方向 仓库当前收录153 篇教程与面试资料按主题组织成清晰的目录结构覆盖大模型应用开发的完整知识版图方向核心内容学习入口基础认知LLM 关键词、训练流程、岗位选择、Token 与 API 成本开发者入门模型应用Prompt、结构化输出、流式响应、Function Calling、上下文工程应用开发路线RAGChunk、Embedding、向量数据库、混合检索、Rerank、评估RAG 专题AgentReAct、工具设计、规划、记忆、状态、失败恢复、评估Agent 路线微调SFT、RLHF、DPO、LoRA、QLoRA、蒸馏与 RAG 选型微调专题推理与部署vLLM、SGLang、KV Cache、PagedAttention、量化、压测部署专题TransformerQ/K/V、Attention、位置编码、FFN、LayerNorm、完整实现Transformer 专题此外还包含AI 编程Claude Code、Agent CLI、Skills、Hooks、MCP 与工程工作流见 AI 编程专题行业动态GPT-6 Astra、Claude Fable 5、DeepSeek V4、GLM-5.3 等最新模型发布与选型对比收录在 全量索引面试题库Agent、RAG、Transformer、Vibe Coding、微调等大厂高频题与真实面经见 面经总目录按主题查缺补漏可以打开 专题索引找某一篇具体文章用 全部资料索引 浏览全部 150 篇教程。四个能写进简历的实战项目 LLM Master 的项目导向是它的核心特色——每个阶段都不以跑通 Demo为结束而是要求能回答为什么这样选、效果如何度量、失败如何恢复、成本如何控制。项目核心能力最低交付标准AI 业务助手Prompt、流式输出、结构化结果、Function Calling有异常处理、Token 统计和自动化测试企业知识库文档解析、混合检索、Rerank、引用、RAG 评估有固定评测集、Bad Case 分类和指标基线工具型 Agent工具契约、状态机、规划、权限、Checkpoint有 Trace、失败恢复、预算上限和完成率评估生产级 AI 服务网关、限流、缓存、压测、监控、灰度有 P99、TTFT、TPOT、Goodput 和容量报告能讲清这四个项目的取舍与指标才是真正完成了大模型应用开发的学习。面试与求职把知识变成有证据的表达 仓库不仅整理知识点更帮你把知识变成面试中的有效表达。面经覆盖五大高频方向并附真实大厂面经Transformer 高频面试题RAG 高频面试题Agent 高频面试题微调面试详解SFT/RLHF/DPOVibe Coding 面试题字节 Agent 开发四面面经建议用统一结构回答项目题业务问题 → 技术选型 → 系统设计 → 评估指标 → 故障与优化 → 最终结果。完整的回答框架与追问逻辑见 面试路线。如何使用 LLM Master 仓库4 种用法 你的场景推荐做法入口第一次学习从完整学习路线开始不建议直接刷全量目录完整学习路线正在做项目进入对应专题按问题查缺补漏专题索引准备面试先补专题知识再用面试路线组织回答面试路线寻找某篇文章浏览 150 篇教程与面经全部资料索引LLM Master 适合谁✅适合有开发基础希望系统进入大模型应用开发的程序员正在搭建 RAG、Agent、AI 后端或 AI 编程工作流的工程师想补齐原理、生产工程或大模型面试能力的开发者不适合目标是研究新型模型结构、训练基础模型或深入数学证明的人——本仓库以应用工程为主可作为补充而非唯一资料快速上手从哪篇开始读 第一次接触建议按下面顺序打开第一篇先建立全局认知大模型学习路线——了解该按什么顺序学大模型应用开发到底在做什么——搞懂岗位边界13 个大模型核心概念——一篇搞懂 Prompt 到 MCP模型如何接入真实应用——写第一个稳定调用模型的程序如果想把仓库拉到本地离线阅读可以执行git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/ll/llm-master.git总结一下LLM Master 用一条清晰的六阶段路线把 150 篇中文教程、4 个可交付项目和完整面试题库串成了一条从入门到生产实践的程序员大模型学习路径。与其漫无目的地刷文章不如从 完整学习路线 出发走一条能做完、能讲清、能写进简历的路。赞分享【免费下载链接】llm-master大模型LLM全栈学习路线与中文教程覆盖 Prompt Engineering、RAG、AI Agent、MCP、微调、模型部署、Transformer、AI 编程与大厂面试从入门到生产实践。项目地址https://gitcode.com/gh_mirrors/ll/llm-master点击查看免费下载相关推荐如何用Hexo-theme-yilia-plus打造个人博客从零到一的完整教程如何用Hexo theme yilia plus打造个人博客从零到一的完整教程 Hexo theme yilia plus是一款简洁优雅的Hexo主题专为追网盘直链下载助手八大网盘如何一键解析直链喂给 IDM网盘直链下载助手八大网盘如何一键解析直链喂给 IDM 网盘直链下载助手是一个浏览器用户脚本装进篡改猴后它调用网盘官方接口把分享或文件页里的资源换成真实下载前端Happy-LLM 从零开始构建大模型开源 LLM 原理与实战教程的完整学习路线导览Happy LLM 从零开始构建大模型开源 LLM 原理与实战教程的完整学习路线导览 导读 本文面向希望系统掌握大语言模型LLM原理与训练全流程的开发者教程人工智能大模型深度学习NLP微调RAGAI Agent创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考