happy-llm 实践，在 colab 上执行
2025-06-21
背景
阅读 happy-llm 后，想找地方运行代码，加深下理解。
所以整理了：学习LLM，在线编写调试PyTorch代码平台推荐 ，其中，提到 Colab 是免费的在线运行 python 代码的平台，并且 GPU 免费。
目标：将 happy-llm 下文件，统一转换为 ipynb 格式，并且在 Colab 平台上运行。
所以，建设了 GitHub项目： happy-llm-colab 项目。
happy-llm-colab 简介
在线地址：happy-llm-colab
1.Colab 简介
Colab 上，直接运行 happy-llm 代码，细节参考 什么是 Colab？
借助 Colaboratory（简称
Colab），您可在浏览器中编写和执行Python 代码，并且：
- 无需任何配置
- 免费使用 GPU
- 轻松共享
无论您是一名学生、数据科学家还是 AI 研究员，Colab 都能够帮助您更轻松地完成工作。观看 Introduction to Colab
2.目标
背景：原始项目happy-llm 不是 ipynb 格式文件，无法直接利用 colab 直接实践，效率偏低。
焦点：编写脚本，生成 happy-llm-colab (happy-llm 的 colab 版本项目)，用于在 colab 上直接实践 happy-llm 代码。
备注：这个项目，会跟 happy-llm 保持周级别更新。
3.📖 内容导航
Tips： 直接点击下面
链接，就会跳转到colab平台，直接运行 happy-llm 对应代码.
| 章节 | 关键内容 | 状态 |
|---|---|---|
| 前言 | 本项目的缘起、背景及读者建议 | ✅ |
| 第一章 NLP 基础概念 | 什么是 NLP、发展历程、任务分类、文本表示演进 | ✅ |
| 第二章 Transformer 架构 | 注意力机制、Encoder-Decoder、手把手搭建 Transformer | ✅ |
| 第三章 预训练语言模型 | Encoder-only、Encoder-Decoder、Decoder-Only 模型对比 | ✅ |
| 第四章 大语言模型 | LLM 定义、训练策略、涌现能力分析 | ✅ |
| 第五章 动手搭建大模型 | 实现 LLaMA2、训练 Tokenizer、预训练小型 LLM | ✅ |
| 第六章 大模型训练实践 | 预训练、有监督微调、LoRA/QLoRA 高效微调 | 🚧 |
| 第七章 大模型应用 | 模型评测、RAG 检索增强、Agent 智能体 | ✅ |
关联资料
原文地址：https://ningg.top/ai-series-happy-llm-colab-intro/