hands-on-llm: 动手学大模型全栈:CS336 中文精讲 · PyTorch 手搓 Transformer · 单卡复现 Pretrain/SFT/LoRA/DPO/GRPO/RLVR · PEFT/

作者 FRS2003 · LLM 插件 · ★ 79

最后更新: · 由 Agent Skills Hub 收录 · 每 8 小时同步一次

安全审计结论:安全 · 质量分 54/100

42 条规则都没有命中:没有凭证窃取,没有数据外泄,没有 curl | sh 式安装。按慢雾(SlowMist)agent 安全分类法建立的 42 条公开规则扫描,每 8 小时更新一次。

质量分综合九项启发式检查:完整度、清晰度、具体程度、示例、结构、对 agent 的友好度、分步内容、指令质量和安全提示。它衡量的是项目把自己讲清楚的程度,不是代码质量。

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基本信息

Star 数79
Fork 数10
语言Python
分类LLM 插件
许可证MIT
质量分54/100
最后更新2026-09-16
创建时间2026-06-25
支持平台python
估计 Token 数~13k

关于 hands-on-llm

Hands-on LLM · 动手学大模型:从手搓原理到落地应用 一条由理论到落地的大模型自学与实战路径:先读透原理,再用原生 PyTorch 手搓并完整跑通 预训练 → SFT → LoRA → DPO → GRPO → 可验证奖励 RLVR,然后读懂工业级微调框架、动手做 Agent,最后用 RAG 把模型落到真实场景。 所有训练实验都在单张消费级显卡(RTX 3080 Ti 12GB)上真实跑过,数字、曲线、生成样例与踩坑全部留档,不做"截图式学习"。 🧭 学习路线(建议按编号顺序) [](

hands-on-llm 的替代品:最接近的 6 个工具

想找 hands-on-llm 的替代品?在 Agent Skills Hub 收录的 LLM 插件里,下面 6 个项目和它最接近,按话题重合度、星数和社区热度排序。

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  • Travel-Agent-based-on-Qwen2-RLHF 作者 NJUxlj · ⭐ 83

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  • llm-rl-environments-lil-course 作者 anakin87 · ⭐ 235

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这个安全评级是怎么来的

评级来自基于 SlowMist agent 安全分类法的规则扫描:42 条公开规则,覆盖凭证窃取、数据外泄、curl | sh 安装等。它是第一层扫描,不是人工审计 — 我们如实说明,不夸大。

问题规模有独立研究佐证:Liu et al. (2026) 对 31,132 个 agent skill 的研究发现,26.1% 含有安全漏洞。我们自己的全目录普查已作为可引用的开放数据集发布。

信源与负责人:

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