Tutorial comentado de 12 capítulos que enseña a crear y entrenar desde cero, con Python y PyTorch, un GPT pequeño al estilo LLaMA.
4 mil505Jupyter NotebookMITActualizado hace 2 meses
TingsongYu/PyTorch-Tutorial-2nd
Libro gratuito y de código abierto en chino, con código complementario, para aprender PyTorch desde los fundamentos hasta aplicaciones de CV, NLP y LLM, y su despliegue.
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¿Qué es?
Esta es la segunda edición de un libro tutorial de PyTorch en chino, disponible para leer gratis en línea y con código complementario en el mismo repositorio. Está organizado en tres partes: fundamentos, que abarcan la configuración del entorno, los datos, los modelos, la optimización y la visualización; proyectos aplicados de visión por computadora, procesamiento del lenguaje natural y modelos de lenguaje grandes; y despliegue con ONNX y TensorRT, incluida la cuantización PTQ y QAT.
La sección de aplicaciones abarca clasificación de imágenes, segmentación, detección de objetos, seguimiento de objetos, generación con GAN y modelos de difusión, descripción de imágenes y recuperación de imágenes. La parte de NLP cubre modelos RNN, LSTM, Transformer, BERT y GPT, con tareas como clasificación de texto, traducción automática, reconocimiento de entidades nombradas y QA. La sección sobre LLM explica paso a paso cómo desplegar Qwen, ChatGLM, Baichuan y Yi, además de un proyecto GPT Academic.
El libro está licenciado para uso no comercial bajo CC BY-NC 4.0, y el contenido está escrito en chino simplificado.
Funciones clave
- 01Cubre los fundamentos de PyTorch, incluidos los datos, los modelos, la optimización y la visualización
- 02Incluye proyectos de visión por computadora, como detección, segmentación y seguimiento
- 03Cubre modelos de NLP, desde RNN hasta GPT, con tareas prácticas
- 04Muestra cómo desplegar LLM de código abierto como Qwen, ChatGLM, Baichuan y Yi
- 05Explica la exportación de modelos con ONNX y TensorRT, además de la cuantización PTQ y QAT
Casos de uso
- Aprender PyTorch desde cero con un curso estructurado en chino
- Encontrar ejemplos prácticos de proyectos de CV o NLP que se puedan adaptar
- Seguir una ruta desde el entrenamiento de modelos hasta su despliegue con ONNX o TensorRT
- Aprender de forma práctica a ejecutar LLM de código abierto localmente
Inicio rápido
- 1
Leer el libro en línea gratis
- 2
Abrir el repositorio de código complementario en GitHub
Antes de usarlo
- Está bajo la licencia CC BY-NC 4.0, por lo que no se permite el uso comercial.
- El libro y sus ejemplos están escritos en chino.
Temas
Preguntas frecuentes
- ¿Qué es PyTorch-Tutorial-2nd?
- Libro gratuito y de código abierto en chino, con código complementario, para aprender PyTorch desde los fundamentos hasta aplicaciones de CV, NLP y LLM, y su despliegue. Esta es la segunda edición de un libro tutorial de PyTorch en chino, disponible para leer gratis en línea y con código complementario en el mismo repositorio. Está organizado en tres partes: fundamentos, que abarcan la configuración del entorno, los datos, los modelos, la optimización y la visualización; proyectos aplicados de visión por computadora, procesamiento del lenguaje natural y modelos de lenguaje grandes; y despliegue con ONNX y TensorRT, incluida la cuantización PTQ y QAT.
- ¿PyTorch-Tutorial-2nd es gratuito? ¿Qué licencia tiene?
- PyTorch-Tutorial-2nd no declara ninguna licencia. Su código es público, pero sin licencia no tienes permiso explícito para reutilizarlo; consulta al autor antes de depender de él.
- ¿PyTorch-Tutorial-2nd sigue mantenido?
- Mantenimiento activo. El último commit de PyTorch-Tutorial-2nd fue el 15 oct 2026.
- ¿Para qué puedo usar PyTorch-Tutorial-2nd?
- Aprender PyTorch desde cero con un curso estructurado en chino Encontrar ejemplos prácticos de proyectos de CV o NLP que se puedan adaptar Seguir una ruta desde el entrenamiento de modelos hasta su despliegue con ONNX o TensorRT Aprender de forma práctica a ejecutar LLM de código abierto localmente
- ¿Cómo se instala PyTorch-Tutorial-2nd?
- Leer el libro en línea gratis Abrir el repositorio de código complementario en GitHub
- ¿Dónde consigo PyTorch-Tutorial-2nd?
- El código fuente y las instrucciones de instalación están en GitHub: https://github.com/TingsongYu/PyTorch-Tutorial-2nd
Resumen generado por IA a partir del README del proyecto. Las estadísticas de GitHub se actualizan a diario.
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