Tutorial comentado em 12 capítulos que ensina a criar e treinar do zero, em Python e PyTorch, um GPT pequeno no estilo LLaMA.
4 mil505Jupyter NotebookMITAtualizado há 2 meses
TingsongYu/PyTorch-Tutorial-2nd
Livro gratuito e de código aberto, em chinês, com código complementar para aprender PyTorch, do básico a aplicações de CV, NLP e LLMs e ao deployment.
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O que é?
Esta é a segunda edição de um livro tutorial de PyTorch em chinês, publicado para leitura gratuita online e acompanhado de código no mesmo repositório. O conteúdo é dividido em três partes: fundamentos, que abordam configuração do ambiente, dados, modelos, otimização e visualização; projetos práticos de visão computacional, processamento de linguagem natural e grandes modelos de linguagem; e deployment com ONNX e TensorRT, incluindo quantização PTQ e QAT.
A parte de aplicações aborda classificação de imagens, segmentação, detecção de objetos, rastreamento de objetos, geração com GANs e modelos de difusão, legendagem de imagens e recuperação de imagens. A parte de NLP cobre modelos RNN, LSTM, Transformer, BERT e GPT, com tarefas como classificação de texto, tradução automática, reconhecimento de entidades nomeadas e QA. A seção sobre LLMs mostra como fazer o deployment de Qwen, ChatGLM, Baichuan e Yi, além de apresentar o projeto GPT Academic.
O livro é licenciado para uso não comercial sob CC BY-NC 4.0, e o conteúdo está escrito em chinês simplificado.
Recursos principais
- 01Aborda os fundamentos de PyTorch, incluindo dados, modelos, otimização e visualização
- 02Inclui projetos de visão computacional, como detecção, segmentação e rastreamento
- 03Cobre modelos de NLP, de RNN a GPT, com tarefas práticas
- 04Demonstra como fazer o deployment de LLMs de código aberto, como Qwen, ChatGLM, Baichuan e Yi
- 05Explica a exportação de modelos com ONNX e TensorRT, além da quantização PTQ e QAT
Casos de uso
- Aprender PyTorch do zero com um curso estruturado em chinês
- Encontrar exemplos práticos de projetos de CV ou NLP para adaptar
- Seguir um caminho do treinamento de modelos ao deployment com ONNX ou TensorRT
- Aprender na prática a executar LLMs de código aberto localmente
Início rápido
- 1
Ler o livro online gratuitamente
- 2
Abrir o repositório de código complementar no GitHub
Antes de usar
- Licenciado sob CC BY-NC 4.0, portanto, o uso comercial não é permitido.
- O livro e seus exemplos foram escritos em chinês.
Tópicos
Perguntas frequentes
- O que é PyTorch-Tutorial-2nd?
- Livro gratuito e de código aberto, em chinês, com código complementar para aprender PyTorch, do básico a aplicações de CV, NLP e LLMs e ao deployment. Esta é a segunda edição de um livro tutorial de PyTorch em chinês, publicado para leitura gratuita online e acompanhado de código no mesmo repositório. O conteúdo é dividido em três partes: fundamentos, que abordam configuração do ambiente, dados, modelos, otimização e visualização; projetos práticos de visão computacional, processamento de linguagem natural e grandes modelos de linguagem; e deployment com ONNX e TensorRT, incluindo quantização PTQ e QAT.
- PyTorch-Tutorial-2nd é gratuito? Qual é a licença?
- PyTorch-Tutorial-2nd não declara licença. O código é público, mas sem licença você não tem permissão explícita para reutilizá-lo; fale com o autor antes de depender dele.
- PyTorch-Tutorial-2nd ainda é mantido?
- Manutenção ativa. O último commit de PyTorch-Tutorial-2nd foi em 15 de out. de 2026.
- Para que posso usar PyTorch-Tutorial-2nd?
- Aprender PyTorch do zero com um curso estruturado em chinês Encontrar exemplos práticos de projetos de CV ou NLP para adaptar Seguir um caminho do treinamento de modelos ao deployment com ONNX ou TensorRT Aprender na prática a executar LLMs de código aberto localmente
- Como instalar PyTorch-Tutorial-2nd?
- Ler o livro online gratuitamente Abrir o repositório de código complementar no GitHub
- Onde consigo PyTorch-Tutorial-2nd?
- O código-fonte e as instruções de instalação estão no GitHub: https://github.com/TingsongYu/PyTorch-Tutorial-2nd
Resumo gerado por IA a partir do README do projeto. As estatísticas do GitHub são atualizadas diariamente.
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