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

어떤 프로젝트인가요?

핵심 기능

• 01LLM API 호출부터 로컬 배포와 파인튜닝까지 단계별 튜토리얼 제공
• 02로컬 GPU 없이 실행할 수 있도록 Kaggle 및 Colab 링크가 포함된 노트북 코드 제공
• 03LoRA, DPO, LangChain을 활용한 RAG, 양자화(GPTQ, AWQ, GGUF), Stable Diffusion LoRA 다룸
• 04동영상 요약, 채팅, 이미지 생성을 위한 CodePlayground의 실행 가능한 스크립트 제공
• 05리훙이(Hung-yi Lee)의 2024년 생성형 AI 강의 과제 중국어 미러 제공
• 06Linux용 딥러닝 도구가 사전 설치된 Docker 이미지 제공

활용 사례

• GPU 없이 실습용 API 예제를 살펴보고 싶은 LLM 입문 개발자
• 리훙이(Hung-yi Lee)의 2024년 생성형 AI 강의를 따라가며 실행 가능한 과제 코드가 필요한 학생
• 개인 컴퓨터에서 양자화된 7B 모델을 실행하는 방법을 배우려는 사용자
• 중국어로 된 안내를 보며 LoRA 파인튜닝과 RAG를 알아보려는 팀이나 학습자

빠른 시작

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   저장소를 클론합니다

   git clone https://github.com/Hoper-J/AI-Guide-and-Demos-zh_CN.git
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   가이드를 열고 환경 설정 단계를 따릅니다(환경 구성에는 uv를 사용합니다).

사용 전 알아둘 점

• !콘텐츠 대부분이 중국어로 작성되어 있어 영어를 사용하는 개발자에게는 유용성이 떨어질 수 있습니다.
• !일부 가이드에서는 로컬 모델 학습이나 추론을 위해 VRAM이 충분한 GPU가 필요합니다.
• !일부 Colab 링크가 중단되어 이전 중이므로 온라인 노트북을 이용할 수 없을 수 있습니다.

토픽

자주 묻는 질문

AI-Guide-and-Demos-zh_CN은(는) 무엇인가요?

API 호출부터 로컬 배포와 파인튜닝까지, Kaggle/Colab 버전과 함께 LLM을 익힐 수 있는 중국어 단계별 가이드와 데모 코드입니다. 이 저장소는 대규모 언어 모델과 생성형 AI를 학습하기 위한 중국어 학습 경로를 제공합니다. OpenAI 호환 SDK로 LLM API를 호출하는 것부터 시작해, 양자화 모델을 로컬에서 실행하고 간단한 Gradio 앱을 만들며, 모델 파인튜닝, LangChain을 활용한 RAG, Stable Diffusion LoRA 학습까지 다룹니다. 각 튜토리얼에는 노트북 코드와 연결된 Kaggle 또는 Colab 링크가 있어, 로컬 GPU가 없는 독자도 온라인에서 예제를 실행할 수 있습니다.

AI-Guide-and-Demos-zh_CN은(는) 무료로 사용할 수 있나요? 라이선스는 무엇인가요?

AI-Guide-and-Demos-zh_CN은(는) MIT 라이선스의 오픈소스입니다. 상업용 제품에 사용하기 전에 라이선스 조건을 확인하세요.

AI-Guide-and-Demos-zh_CN은(는) 아직 유지보수되고 있나요?

활발히 유지보수 중. AI-Guide-and-Demos-zh_CN의 마지막 커밋은 2026년 10월 12일입니다.

AI-Guide-and-Demos-zh_CN은(는) 어디에 사용할 수 있나요?

GPU 없이 실습용 API 예제를 살펴보고 싶은 LLM 입문 개발자 리훙이(Hung-yi Lee)의 2024년 생성형 AI 강의를 따라가며 실행 가능한 과제 코드가 필요한 학생 개인 컴퓨터에서 양자화된 7B 모델을 실행하는 방법을 배우려는 사용자 중국어로 된 안내를 보며 LoRA 파인튜닝과 RAG를 알아보려는 팀이나 학습자

AI-Guide-and-Demos-zh_CN는 어떻게 설치하나요?

저장소를 클론합니다: git clone https://github.com/Hoper-J/AI-Guide-and-Demos-zh_CN.git 가이드를 열고 환경 설정 단계를 따릅니다(환경 구성에는 uv를 사용합니다).

AI-Guide-and-Demos-zh_CN은(는) 어디서 받을 수 있나요?

소스 코드와 설치 방법은 GitHub에 있습니다: https://github.com/Hoper-J/AI-Guide-and-Demos-zh_CN