🌟 CodeLab-LLaMA2 是一个聚焦 理解 LLaMA2 大语言模型的内部原理与工程实现 的开源项目。 这里没有“复制粘贴”的黑盒实现，而是 逐组件、逐细节 地剖析每个设计背后的思考。 让你不止会“跑通模型”，更能真正理解 “为什么要这样设计”。
在大语言模型迅猛发展的今天，很多人能使用模型，却未必真正理解它的“灵魂”。 CodeLab-LLaMA2 希望成为一个桥梁，帮助你系统地掌握从理论 → 实现 → 训练 → 应用的完整流程。 该模型仅仅只有 0.05B 参数量大小，让单卡3090 24G也可以完成从0-1纯手撕预训练，自己写一个训练器。
本项目将详细讲解：
- LLaMA2 的 整体架构与组件设计动机
- 各模块的 核心实现逻辑
- 完整的 预训练 + SFT + 推理 实践流程
- 以及在工程层面如何高效、低成本地运行大模型。
| 维度 | 目标 |
|---|---|
| 🧠 理论理解 | 深入理解 Transformer 与 LLaMA2 的内部结构 |
| ⚙️ 工程实现 | 从零搭建 LLaMA2 模型代码，掌握模块间的依赖关系 |
| 🧮 训练实战 | 完整实现预训练、SFT、LoRA等训练流程 |
| 🚀 应用部署 | 支持模型加载、推理与 RAG / Agent 集成 |
| 🧩 拓展优化 | 探索结构改进与训练优化策略 |
- ✅ 理解 LLaMA2 的底层架构与创新点
- ✅ 掌握 Transformer 的内部机制（Attention、FeedForward、LayerNorm 等）
- ✅ 学会从零实现每个模块的完整代码
- ✅ 理解预训练目标、优化策略与分布式训练机制
- ✅ 掌握微调（SFT / LoRA）的工程细节
- ✅ 能独立运行推理与部署任务
| 章节 | 核心主题 | 状态 |
|---|---|---|
| 🧭 前言 | 项目背景、学习路径与环境配置 | ✅ |
| 🧩 第 1 章：整体架构 | LLaMA2 结构概览、计算流与参数层次 | ✅ |
| 💻 第 2 章：动手实现 | 逐组件实现 LLaMA2 关键模块（附代码） | ✅ |
| 🔬 第 3 章：预训练流程 | 数据准备、分布式训练、优化器、Loss 设计 | ✅ |
| 🧑🏫 第 4 章：SFT 微调 | 有监督微调、PEFT、LoRA 实践 | ✅ |
| ⚙️ 第 5 章：推理与应用 | 加载模型、推理接口、RAG 应用 | 🧩 |
| 🧠 第 6 章：优化与扩展 | 模型压缩、量化、性能调优 | 🧩 |
1️⃣ 理解整体 → 2️⃣ 拆解模块 → 3️⃣ 动手实现 → 4️⃣ 完整训练 → 5️⃣ 部署应用
🔍 建议节奏
- 每章聚焦一个核心模块
- 理论讲解 + 设计思考 + 对应代码实现
- 最后整合形成完整模型
- 边学边实现，不只是阅读
git clone https://github.com/yourusername/CodeLab_llama2.git
cd CodeLab_llama2
conda create -n CodeLab_llama2 python=3.10
conda activate CodeLab_llama2
pip install -r requirements.txt- DataWhale
- 📄 LLaMA2 官方论文 (Meta AI)
- 📄 Transformer: Attention is All You Need
- 🤗 HuggingFace Transformers 文档
📮 欢迎在 Issues 中讨论模型原理、实现细节或提出改进建议。 💡 如果你发现错误、性能优化点或新的实现方式，请提交 PR！
感谢：
🧭 CodeLab-LLaMA2 — 不止复现，更要理解。 探索每一行代码背后的思想。
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