github大模型项目筛选难，需分类与路径：awesome系建知识图谱；datawhale self-llm提供中文实践链路；vllm支持高性能推理；localai实现本地多模态api；deepcode构建多智能体代码生成平台。
如果您希望在 GitHub 上快速定位高质量、可实践的大模型相关项目，但面对海量仓库难以筛选，则可能是由于缺乏分类依据与入门路径。以下是精选的多个代表性大模型开源项目及其核心特点说明：
一、Awesome 系列综合资源库
该类项目不直接提供模型代码，而是以高度结构化方式聚合全球优质大模型生态资源，覆盖框架、工具、教程、数据集与部署方案，是初学者建立知识图谱的起点。
1、访问 https://github.com/sindresorhus/awesome，进入主仓库主页。
2、在搜索框中输入关键词如 "llm" 或 "large language model"，浏览其子项目索引。
3、重点关注 awesome-python 与 awesome-llm（若存在）等细分领域清单，获取经社区验证的高星项目链接。
二、datawhale self-llm 开源学习指南
该项目专为中国开发者设计，聚焦大模型从零上手的完整链路，涵盖环境搭建、模型加载、本地推理、微调训练及 WebUI 部署，内容组织清晰、命令可直接复现。
1、克隆仓库：git clone https://github.com/datawhalechina/self-llm。
2、阅读根目录下的 README_zh.md 文件，按章节顺序执行对应 notebook 示例。
3、运行 scripts/start_webui.sh 启动本地 Chat UI，加载 Qwen 或 Llama 等支持模型进行交互测试。
三、vLLM 高性能推理引擎
vLLM 是当前工业级大模型服务的事实标准之一，其核心优势在于通过 PagedAttention 内存管理机制显著提升吞吐量与显存利用率，适用于需要低延迟、高并发响应的生产场景。
1、安装依赖：pip install vllm（支持 CUDA 11.8+ 环境）。
2、启动服务端：python -m vllm.entrypoints.api_server --model meta-llama/Llama-3.1-8B-Instruct。
3、使用 curl 或 Python requests 向 http://localhost:8000/generate 发送 POST 请求完成推理调用。
四、LocalAI 本地模型运行平台
LocalAI 提供 OpenAI 兼容 API 接口，允许用户在无云服务依赖条件下，在个人设备上运行文本、语音、图像等多种模态模型，适合隐私敏感或离线开发需求。
1、下载预编译二进制文件或通过 Docker 启动：docker run -p 8080:8080 -v $(pwd)/models:/models --rm -it ghcr.io/mudler/localai:latest。
2、将模型权重（如 GGUF 格式）放入 models/ 目录，并配置 models.yaml 声明模型路径与参数。
3、调用标准 OpenAI SDK：openai.ChatCompletion.create(model="llama3", messages=[{"role":"user","content":"Hello"}])，后端自动路由至 LocalAI。
五、DeepCode 多智能体代码生成平台
DeepCode 不仅是一个模型仓库，更是一个具备任务理解、模块分解与协同执行能力的智能体系统，特别适用于将论文算法、自然语言描述转化为可运行、带测试的工程代码。
1、拉取源码：git clone https://github.com/HKUDS/DeepCode。
2、按文档要求安装 conda env create -f environment.yml 并激活环境。
3、运行 Web 界面：streamlit run app.py，上传 PDF 论文或输入 Text2Web 描述，观察多智能体协作生成结果。
