Большая коллекция готовых приложений на LLM: агенты, RAG-системы и навыки для кодинг-агентов. Каждый шаблон можно запустить и разобрать по частям.
Все репозитории
Awesome-списки и обучениеkarpathy
micrograd
Крошечный движок автоградиента и мини-нейросеть поверх него с интерфейсом в стиле PyTorch. Меньше ста строк, зато видно, как работает обратное распространение ошибки.
Кому подойдёт
Тем, кто хочет увидеть backpropagation в нескольких строках кода.
Как начать
- Установи пакет:
pip install micrograd - Запусти пример из README с
Valueи вызовиg.backward() - Обучи маленькую нейросеть по ноутбуку из раздела Training a neural net
Шаги взяты из README. Перед запуском сверься с актуальной версией в репозитории.
Звёзды за последние 30 дней
+3916 сент. — 5 окт.
Описание автора
A tiny scalar-valued autograd engine and a neural net library on top of it with PyTorch-like API
Ещё в категории «Awesome-списки и обучение»
Бесплатный курс Microsoft из 21 урока: от основ генеративного ИИ и промптов до готовых приложений. К урокам прилагается код.
Код к книге Себастьяна Рашки: по шагам собираешь GPT-подобную модель на PyTorch, затем предобучаешь и дообучаешь её. Лучший способ понять, как LLM устроена изнутри.
Движок для программных анимаций, на котором Грант Сандерсон делает видео 3Blue1Brown, в том числе знаменитые ролики про нейросети. Это не AI-библиотека, а инструмент, которым наглядно объясняют математику и ML.
Курс по классическому машинному обучению на 12 недель: 26 уроков и 52 теста. Фундамент, без которого сложно понимать современные модели.
Дорожная карта по LLM в трёх частях: основы, «учёный» (как строить модели) и «инженер» (как делать приложения). К темам приложены ноутбуки для Colab.