AI-Guide-and-Demos-zh_CN 可以免费使用吗？用的什么许可证？

AI-Guide-and-Demos-zh_CN 以 MIT 许可证开源。用于商业产品前，请先确认许可证条款。

AI-Guide-and-Demos-zh_CN 还在维护吗？

活跃维护中。AI-Guide-and-Demos-zh_CN 最近一次提交是在 2026年10月12日。

AI-Guide-and-Demos-zh_CN 适合用来做什么？

没有显卡、想通过 API 动手入门大模型的开发者学习李宏毅 2024 生成式 AI 课程、需要可运行作业代码的同学想在个人电脑上运行量化 7B 模型的学习者希望用中文教程学习 LoRA 微调和 RAG 的读者

AI-Guide-and-Demos-zh_CN 怎么安装和运行？

克隆仓库: git clone https://github.com/Hoper-J/AI-Guide-and-Demos-zh_CN.git 打开教程，按照文档中的环境配置步骤（项目使用 uv 配置环境）进行操作

在哪里获取 AI-Guide-and-Demos-zh_CN？

源代码和安装说明在 GitHub 上：https://github.com/Hoper-J/AI-Guide-and-Demos-zh_CN

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

Q: AI-Guide-and-Demos-zh_CN 是什么？

一份中文逐步指南与演示代码，从 API 调用带你走到大模型本地部署与微调，无显卡也可学习。 这是一套面向中文读者的大模型入门教程与演示代码。内容从通过 OpenAI SDK 调用各平台大模型 API 开始，逐步延伸到量化模型的本地部署、简单 Gradio 应用、模型微调、基于 LangChain 的 RAG，以及 Stable Diffusion 的 LoRA 微调。每篇教程都配有 Notebook 代码，并提供 Kaggle 或 Colab 在线运行链接，没有显卡也能完成实践。

一份中文逐步指南与演示代码，从 API 调用带你走到大模型本地部署与微调，无显卡也可学习。

在 GitHub 查看

Star: 4,720
Fork: 489
未关闭 Issue: 1
最近提交: 9天前

这是什么？

这是一套面向中文读者的大模型入门教程与演示代码。内容从通过 OpenAI SDK 调用各平台大模型 API 开始，逐步延伸到量化模型的本地部署、简单 Gradio 应用、模型微调、基于 LangChain 的 RAG，以及 Stable Diffusion 的 LoRA 微调。每篇教程都配有 Notebook 代码，并提供 Kaggle 或 Colab 在线运行链接，没有显卡也能完成实践。

项目还包含 CodePlayground 小型脚本集，提供视频摘要、AI 对话和文生图等可直接运行的示例，并整理了 DeepSeek API 的使用手册。此外，仓库收录了李宏毅 2024 年《生成式人工智能导论》课程作业的中文镜像，代码已调整为可在本地运行。环境配置统一使用 uv，并提供 Linux 下的深度学习 Docker 镜像。

核心功能

01从大模型 API 调用逐步讲到本地部署与微调的分阶段教程
02配有 Notebook 代码，并提供 Kaggle 和 Colab 在线运行链接
03涵盖 LoRA、DPO、LangChain RAG、GPTQ/AWQ/GGUF 量化以及 Stable Diffusion LoRA
04CodePlayground 提供视频摘要、AI 对话和文生图等可直接运行的脚本
05收录李宏毅 2024 生成式 AI 课程作业的中文镜像代码
06提供预装深度学习工具的 Linux Docker 镜像

适用场景

没有显卡、想通过 API 动手入门大模型的开发者
学习李宏毅 2024 生成式 AI 课程、需要可运行作业代码的同学
想在个人电脑上运行量化 7B 模型的学习者
希望用中文教程学习 LoRA 微调和 RAG 的读者

快速上手

1
克隆仓库
git clone https://github.com/Hoper-J/AI-Guide-and-Demos-zh_CN.git
2
打开教程，按照文档中的环境配置步骤（项目使用 uv 配置环境）进行操作

使用前须知

大部分内容为中文，英文开发者可能觉得用处有限。
部分教程的本地模型训练或推理需要有足够显存的 GPU。
部分 Colab 链接已被暂停且正在迁移，部分在线 notebook 可能无法访问。

常见问题

AI-Guide-and-Demos-zh_CN 是什么？: 一份中文逐步指南与演示代码，从 API 调用带你走到大模型本地部署与微调，无显卡也可学习。这是一套面向中文读者的大模型入门教程与演示代码。内容从通过 OpenAI SDK 调用各平台大模型 API 开始，逐步延伸到量化模型的本地部署、简单 Gradio 应用、模型微调、基于 LangChain 的 RAG，以及 Stable Diffusion 的 LoRA 微调。每篇教程都配有 Notebook 代码，并提供 Kaggle 或 Colab 在线运行链接，没有显卡也能完成实践。
AI-Guide-and-Demos-zh_CN 可以免费使用吗？用的什么许可证？: AI-Guide-and-Demos-zh_CN 以 MIT 许可证开源。用于商业产品前，请先确认许可证条款。
AI-Guide-and-Demos-zh_CN 还在维护吗？: 活跃维护中。AI-Guide-and-Demos-zh_CN 最近一次提交是在 2026年10月12日。
AI-Guide-and-Demos-zh_CN 适合用来做什么？: 没有显卡、想通过 API 动手入门大模型的开发者学习李宏毅 2024 生成式 AI 课程、需要可运行作业代码的同学想在个人电脑上运行量化 7B 模型的学习者希望用中文教程学习 LoRA 微调和 RAG 的读者
AI-Guide-and-Demos-zh_CN 怎么安装和运行？: 克隆仓库: git clone https://github.com/Hoper-J/AI-Guide-and-Demos-zh_CN.git 打开教程，按照文档中的环境配置步骤（项目使用 uv 配置环境）进行操作
在哪里获取 AI-Guide-and-Demos-zh_CN？: 源代码和安装说明在 GitHub 上：https://github.com/Hoper-J/AI-Guide-and-Demos-zh_CN

概要由 AI 根据项目 README 生成；GitHub 数据每日更新。