《Hands-On Large Language Models》（常被称为“图解 LLM 之书”）是 Jay Alammar 与 Maarten Grootendorst 合著、由 O'Reilly 出版的图书配套官方代码仓库。仓库主页明确指出，其中包含全书所有示例的代码。
用途方面，该仓库主要作为配套学习资源，供读者在阅读图书的同时动手实践书中的代码示例，从而掌握使用大语言模型所需的实用工具与概念。
主要能力上，书中内容覆盖生成式、表示式和检索式等语言模型应用，并涉及 Transformer 模型、分词器、语义搜索、RAG（检索增强生成）等主题。仓库本身提供全书的代码实现，并配以近 300 张定制的可视化插图辅助理解。多位业界人士（如吴恩达、Nils Reimers、Josh Starmer、Luis Serrano、Leland McInnes）为该书撰写了推荐语，强调其图解直观、示例具体、从入门到微调逐步深入的特点。
使用方式方面，作者建议将所有示例通过 Google Colab 运行，因为 Colab 允许免费使用具备 16GB 显存的 T4 GPU，且所有示例主要在 Google Colab 上构建和测试，因此该平台最为稳定；其他云服务提供商理论上也可使用。仓库中设有 setup 文件夹，提供本地安装所有软件包的快速入门指南；另有 conda 文件夹，提供完整的环境搭建指南，包括 conda 与 PyTorch 的安装。作者提醒，由于操作系统、Python 版本和依赖项不同，运行结果可能会有细微差异，但应与书中的示例大致相似。仓库的“Table of Contents”部分列出了目录结构，“Folders and files”区域可查看具体文件。
适用场景上，该仓库适合正在阅读或打算阅读本书的读者，以及希望系统学习大语言模型基础与进阶用法、通过可运行代码快速上手的学习者。作者还提到，他们持续创建更多补充指南，以更深入地探讨新主题。
限制方面，官方文本未提供价格、许可证、具体运行环境硬性要求（除建议 Colab T4 外）等详细信息；不同环境下结果可能有少量差异。若将本书用于研究，作者建议考虑引用该书。
