该项目是用 Python 实现的轻量级 vLLM（大语言模型推理引擎）项目，核心代码仅 1000 多行。它结构清晰、易于阅读，推理速度媲美 vLLM 原版，并集成了前缀缓存（Prefix Caching）、张量并行（Tensor Parallelism）和 Torch 编译等推理优化技术。
该项目是帮助初学习者系统地学习大语言模型（LLM）原理与实践的教程。通过详细的教程和实战案例，循序渐进地带领读者深入了解自然语言处理（NLP）基础、Transformer 架构、预训练语言模型的基本原理，并动手实现和训练自己的大语言模型。
精选的优秀模型上下文协议 (MCP) 服务器列表。
面向开发者的 LLM 入门教程，吴恩达大模型系列课程中文版 https://datawhalechina.github.io/llm-cookbook/
MiniMind 开源项目旨在完全从0开始，最快仅用3小时！即可训练出仅为26.88M大小的微型语言模型MiniMind。
😱 从源码层面，剖析挖掘互联网行业主流技术的底层实现原理，为广大开发者 “提升技术深度” 提供便利。目前开放 Spring 全家桶，Mybatis、Netty、Dubbo 框架，及 Redis、Tomcat 中间件等
一个涵盖六个专栏：Spring Boot 2.X、Spring Cloud、Spring Cloud Alibaba、Dubbo、分布式消息队列、分布式事务的仓库。希望胖友小手一抖，右上角来个 Star，感恩 1024
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