Hoper-J/AI-Guide-and-Demos-zh_CN

これは何？

主な機能

• 01LLM APIの呼び出しからローカル環境での実行・ファインチューニングまでを扱う、段階的なチュートリアル
• 02ローカルGPUがなくても実行できる、KaggleおよびColabへのリンク付きノートブックコード
• 03LoRA、DPO、LangChainを使ったRAG、量子化（GPTQ、AWQ、GGUF）、Stable DiffusionのLoRAを解説
• 04動画要約、チャット、画像生成用のスクリプトをCodePlaygroundで実行可能
• 05李宏毅氏の2024年生成AI講義の課題を中国語にしたミラー
• 06Linux向けの深層学習ツールをプリインストールしたDockerイメージ

ユースケース

• GPUなしでLLM APIの実践例を試したい、LLMを学び始めた開発者
• 李宏毅氏の2024年生成AI講義を受講しており、実行可能な課題コードが必要な学生
• 個人のPCで量子化された7Bモデルを動かす方法を学びたい人
• 中国語の解説を読みながらLoRAファインチューニングやRAGを試したいチームや学習者

クイックスタート

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   リポジトリをクローンします

   git clone https://github.com/Hoper-J/AI-Guide-and-Demos-zh_CN.git
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   ガイドを開き、環境構築の手順に従います（環境設定には uv を使用します）

使う前に知っておきたいこと

• !コンテンツの大半が中国語で書かれているため、英語を使う開発者には役立ちにくい場合があります。
• !いくつかのガイドでは、ローカルでモデルの学習や推論を行うために、十分なVRAMを備えたGPUが必要です。
• !一部の Colab リンクが停止され、移行中のため、オンラインノートブックを利用できない場合があります。

トピック

よくある質問

AI-Guide-and-Demos-zh_CN とは？

LLM APIの利用からローカル環境での実行・ファインチューニングまで学べる中国語の手順ガイドとデモコード。Kaggle/Colab版も用意。 大規模言語モデルと生成AIを学ぶための、中国語の学習ロードマップを提供するリポジトリです。OpenAI互換SDKを使ったLLM APIの呼び出しから始まり、量子化モデルのローカル実行、シンプルなGradioアプリの構築、モデルのファインチューニング、LangChainを使ったRAG、Stable DiffusionのLoRA学習へと進みます。各チュートリアルには対応するノートブックコードとKaggleまたはColabへのリンクがあり、ローカルGPUがなくてもオンラインでサンプルを実行できます。

AI-Guide-and-Demos-zh_CN は無料で使えますか？ライセンスは？

AI-Guide-and-Demos-zh_CN は MIT ライセンスのオープンソースです。商用製品で使う前にライセンス条件を確認してください。

AI-Guide-and-Demos-zh_CN は今もメンテナンスされていますか？

活発にメンテナンス中。AI-Guide-and-Demos-zh_CN の最終コミットは 2026年10月12日 です。

AI-Guide-and-Demos-zh_CN は何に使えますか？

GPUなしでLLM APIの実践例を試したい、LLMを学び始めた開発者 李宏毅氏の2024年生成AI講義を受講しており、実行可能な課題コードが必要な学生 個人のPCで量子化された7Bモデルを動かす方法を学びたい人 中国語の解説を読みながらLoRAファインチューニングやRAGを試したいチームや学習者

AI-Guide-and-Demos-zh_CN のインストール方法は？

リポジトリをクローンします: git clone https://github.com/Hoper-J/AI-Guide-and-Demos-zh_CN.git ガイドを開き、環境構築の手順に従います（環境設定には uv を使用します）

AI-Guide-and-Demos-zh_CN はどこで入手できますか？

ソースコードとインストール手順は GitHub にあります：https://github.com/Hoper-J/AI-Guide-and-Demos-zh_CN