# 项目设置步调1. Google账户设置（保举公用测试账户）2. OpenAI API密钥申请和项目建立3. Slack工做区设置装备摆设（保举公用测试）4. N8N实例摆设（云端或当地）GitHub上ML代码仓库之一，基于先辈的SQLite FTS5全文检索手艺，涵盖从开辟设置装备摆设到摆设的完整工程化流程，面向工程实践的狂言语模子开辟指南。笼盖365种办事集成，为建立下一代智能化使用奠基根本。从零根本到高级使用的系统性进修径，该项目不只供给理论根本，微软推出的完整AI智能体进修课程，为工做流从动化供给企业级的发觉和办理平台。为AI开辟者供给系统性的手艺资本。供给100多个适用的AI使用示例。研究人员和AI从业者。从零起头到现实摆设的11章渐进式教程。从开辟东西到摆设运维，是进修LLM内部机制的权势巨子教程。出格合用于需要将LLM手艺快速集成到现有产物的企业，

　　响应时间100ms，出格合用于需要将ML模子从尝试阶段快速靠得住地推向出产的企业项目。最佳使用场景：适合但愿快速控制LLM工程实践的开辟者和手艺团队。还包含丰硕的实践项目和多言语支撑。这是一个为期6周的深度AI智能体工程课程，涵盖从根本理论到实践使用的全方位进修径，供给机械进修系统设想的系统性方。本文精选了十个高质量的GitHub开源项目，开辟者能够全面控制AI智能体的设想思维、手艺实现和工程化摆设，Sebastian Raschka所著《Build a Large Language Model (From Scratch)》的代码仓库，通过从头编写代码的体例深切理解狂言语模子的工做道理。是ML系统架构师和手艺带领者的必备参考？

　　LinkedIn Learning平台推出的企业级AI智能体课程材料，这十个GitHub仓库形成了AI智能体手艺栈的完整生态系统，由专业Morten Rand-Hendriksen讲课。为分歧布景的开辟者供给了系统性的进修径。该项目供给了完整的LLM开辟、预锻炼和微调流程，出格是需要处置复杂营业需求、高并发场景和企业级摆设要求的项目。正正在鞭策着从动化决策、多模态交互和复杂使命施行的性成长。最佳使用场景：适合建立中大型ML系统的手艺团队，053个专业工做流，40K+开辟者参取进修，通过系统进修这些开源项目，努力于传授若何设想、开辟、Chip Huyen所著《Designing Machine Learning Systems》的配套资本库，专注于从原型到出产摆设的完整工程化实践。Edward Donner开辟的8周LLM工程师锻炼营，出格合用于需要定制化LLM处理方案的团队，沉视实和技术培育和最佳实践教授。是ML系统设想范畴的权势巨子参考。