38.4K ·GitHub
Что это такое?
Подборка из 93+ туториалов и реальных проектов по LLM, системам RAG и ИИ-агентам, отсортированных по уровню сложности.
Подборка из 93+ туториалов и реальных проектов по LLM, системам RAG и ИИ-агентам, отсортированных по уровню сложности.Это один проект или набор отдельных туториалов?Это набор: каждая запись — самостоятельный проект в формате ноутбука Jupyter, который демонстрирует конкретный метод или инструмент. Проекты сгруппированы в разделы для начинающих, среднего и продвинутого уровня.
Это набор: каждая запись — самостоятельный проект в формате ноутбука Jupyter, который демонстрирует конкретный метод или инструмент. Проекты сгруппированы в разделы для начинающих, среднего и продвинутого уровня.С чего начать новичку?Новичкам сначала советуют AI Engineering Roadmap, затем простые проекты, например приложения OCR и базовые реализации RAG, и только после этого переходить к промежуточным проектам на основе агентов.
Новичкам сначала советуют AI Engineering Roadmap, затем простые проекты, например приложения OCR и базовые реализации RAG, и только после этого переходить к промежуточным проектам на основе агентов.Нужны ли всем проектам API-ключи или облачные модели?Нет: многие проекты работают полностью на локальных моделях, например Llama 3.2, Gemma-3, DeepSeek-R1 и Qwen через Ollama, а другие используют облачные сервисы Groq, SambaNova или NVIDIA NIM, в зависимости от проекта.
Нет: многие проекты работают полностью на локальных моделях, например Llama 3.2, Gemma-3, DeepSeek-R1 и Qwen через Ollama, а другие используют облачные сервисы Groq, SambaNova или NVIDIA NIM, в зависимости от проекта.Есть ли у каждого проекта собственная инструкция?В README верхнего уровня это явно не расписано. У каждого перечисленного проекта, вероятно, есть свой ноутбук и собственные требования к настройке, которые не описаны в корне репозитория.
В README верхнего уровня это явно не расписано. У каждого перечисленного проекта, вероятно, есть свой ноутбук и собственные требования к настройке, которые не описаны в корне репозитория.Для кого эта подборка?Она рассчитана на начинающих, практикующих специалистов и исследователей в области ИИ-инженерии, которым нужны практичные и легко адаптируемые примеры кода, а не чистая теория.
Она рассчитана на начинающих, практикующих специалистов и исследователей в области ИИ-инженерии, которым нужны практичные и легко адаптируемые примеры кода, а не чистая теория.Какие темы охватывает раздел MCP?В него входят собственный MCP с глубоким веб-поиском, Agentic RAG на базе MCP для Cursor, RAG для видео на базе MCP, голосовой агент с Firecrawl и Supabase и управление ML-моделями с KitOps.
В него входят собственный MCP с глубоким веб-поиском, Agentic RAG на базе MCP для Cursor, RAG для видео на базе MCP, голосовой агент с Firecrawl и Supabase и управление ML-моделями с KitOps.Есть ли проекты, где разные LLM сравниваются напрямую?Да, есть раздел Model Comparison с проектами, в которых сталкиваются Llama 4 и DeepSeek-R1, Qwen3 и DeepSeek-R1, O3 и Claude Code, GPT-OSS и Qwen3 в таких задачах, как написание кода и рассуждения.
Да, есть раздел Model Comparison с проектами, в которых сталкиваются Llama 4 и DeepSeek-R1, Qwen3 и DeepSeek-R1, O3 и Claude Code, GPT-OSS и Qwen3 в таких задачах, как написание кода и рассуждения.Какие продвинутые проекты здесь есть?Продвинутые проекты охватывают дообучение моделей с Unsloth, создание моделей рассуждений, таких как DeepSeek-R1, реализацию Transformers с нуля, мультиагентные системы глубокого исследования и готовые к промышленной эксплуатации системы, например полный клон NotebookLM.
Продвинутые проекты охватывают дообучение моделей с Unsloth, создание моделей рассуждений, таких как DeepSeek-R1, реализацию Transformers с нуля, мультиагентные системы глубокого исследования и готовые к промышленной эксплуатации системы, например полный клон NotebookLM.Есть ли бонус за подписку на рассылку?Да: подписка на рассылку проекта даёт бесплатную электронную книгу по Data Science с более чем 150 уроками.
Да: подписка на рассылку проекта даёт бесплатную электронную книгу по Data Science с более чем 150 уроками.What are similar projects?ai-system-design, nlp_course, ai-engineering-interview-questions-company-wise, ai-engineer-notebooks, awesome-ai-engineering, llm_interview_note, AI-Engineering-Lab, llm-course
ai-system-design, nlp_course, ai-engineering-interview-questions-company-wise, ai-engineer-notebooks, awesome-ai-engineering, llm_interview_note, AI-Engineering-Lab, llm-courseWhich topics is it in?ai-engineering, retrieval-augmented-generation, llms, jupyter notebook, fine-tuning, large-language-models, nlp, ollama, prompt-engineering, chatbot, rag, multi-agent
ai-engineering, retrieval-augmented-generation, llms, jupyter notebook, fine-tuning, large-language-models, nlp, ollama, prompt-engineering, chatbot, rag, multi-agent