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开源 LLM 开发工具包

用于构建 LLM 应用程序的生产就绪 Python 实用工具。模块化组件用于分块、嵌入、RAG、代理等。

pip install kerb

热门模型

模型	综合排名	编程排名	显存 (4-bit)
DeepSeek-R1 671B	🥇1	4	~ 358.80 GB
Kimi K2 Thinking	🥈2	🥉3	~ 508.40 GB
Qwen3 Coder 480B A35B	🥉3	5	~ 271.51 GB
Kimi K2-Instruct	4	9	~ 523.06 GB
DeepSeek-V3.1	5	13	~ 360.78 GB
GPT-OSS 120B	6	🥈2	~ 73.46 GB
GLM-4.5	7	15	~ 258.16 GB
DeepSeek-V3 671B	8	6	~ 359.44 GB

显存计算器

为您的 LLM 找到合适的 GPU

估算运行本地大型语言模型所需的显存。为您的需求找到合适的硬件。

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课程、参考资料和工具被全球顶尖高校和行业领先科技公司广泛使用与引用。

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热门指南

如何构建大语言模型

掌握构建、训练和优化复杂大语言模型的工程技能。

约 80 小时

编程与深度学习

高级Transformer架构

掌握现代大型语言模型高级Transformer架构的理论、数学与实现。

约 30 小时

深度学习与熟练Python

Python编程入门

掌握编写清晰、实用代码所需的核心Python技能，并开始你的编程之路。

约 20 小时

无需编程经验。

LangChain：打造生产级大语言模型应用

运用 LangChain 进阶功能与优良实践，开发并运行精巧、可扩展的大语言模型应用。

约 32 小时

Python 和 LangChain 基础

PyTorch入门

使用PyTorch的核心功能，如张量、自动求导和神经网络模块，构建和训练深度学习基本模型。

约 18 小时

Python和机器学习基本知识

大语言模型实用量化技术

实现大语言模型量化技术（PTQ、QAT、GPTQ、GGUF），以减小模型体积并提升推理速度。

约 15 小时

大语言模型基础及Python知识

高级 PyTorch

运用 PyTorch 的高级功能，构建、优化和部署复杂的深度学习模型。

约 36 小时

PyTorch 中级知识，深度学习原理。

Python 大型语言模型工作流：方法与优选实践

使用Python、LangChain、LlamaIndex及主要开发技巧，构建和管理LLM应用。

约 18 小时

Python中级技能

精通梯度提升算法

高效地实现、调优并解释高级梯度提升模型，以应对复杂的机器学习应用。

约 28 小时

Python编程与机器学习入门

时间序列分析与预测

分析时间相关数据，构建ARIMA和SARIMA等统计预测模型。

约 15 小时

具备Python及Pandas基础知识。

强化学习与人类反馈 (RLHF)

应用强化学习与人类反馈 (RLHF) 的原理和技术，使大型语言模型与人类意图对齐。

约 24 小时

具备高阶机器学习与深度学习知识。

高级强化学习技术

应用高级强化学习算法，解决复杂序列决策难题。

约 70 小时

Python，机器学习与强化学习基本知识。

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大师课

如何构建
大型语言模型

30章, 700+页深度内容

理解并构建最前沿语言模型的指南

前置要求: 扎实的编程与深度学习基础

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