刚开始接触大模型应用开发时相信很多人都会被一堆术语搞懵LLM、RAG、Agent到底是什么它们之间有什么关联LangChain又该什么时候学越查越混乱于是我专门花了一周时间结合自身实践梳理、修正整理出这份「不堆冗余、直击重点」的学习路线。本文不是单纯罗列概念而是结合小白自学痛点和程序员工程需求明确区分「必须学、了解即可、暂时不碰」的内容帮你少走弯路高效入门大模型应用开发。这份路线适合谁 / 不适合谁适合人群目标是做大模型应用开发而非模型训练侧重工程落地、系统搭建、业务场景应用比如接口调用、日志处理、数据清洗整合的小白或程序员零基础也能快速适配。不适合人群想从零开始训练大模型、走算法研究/学术路线或是以数学推导为主要学习目标的人这类需求需侧重底层理论本文路线不适用。整体学习核心思路必看核心公式大模型应用开发 Python 工程能力 模型调用能力 复杂流程组织能力避坑提醒无需死磕数学推导、不用深钻底层原理更不用从Transformer公式从头推导重点放在「落地应用」上先会用、再深究有需求再补进阶内容。说明以下路线是我个人自学摸索后整理可能存在遗漏欢迎各位程序员大佬在评论区指正补充一起完善入门路径~核心学习内容详解附优先级学习内容详细介绍学习优先级备注Python高级编程语言是大模型应用开发的基础工具。无需研究深度学习、机器学习相关用法核心定位是「胶水语言工程语言」负责衔接各个模块、处理数据、组织流程而非算法实现。必须学习掌握基础即可无需深入进阶特性LLM全称Large Language Model大语言模型是能理解、生成人类语言的人工智能模型我们开发应用时用到的都是「已训练好的LLM」无需自己从零训练。必须理解概念能说清其功能和应用场景无需掌握训练方法Prompt 与 Prompt EngineeringPrompt提示词是对模型的单次具体输入Prompt Engineering提示词工程是系统性设计提示词的方法核心是让模型输出稳定、结果可控可解析而非背固定话术。必须掌握使用方法侧重工程落地能力而非理论研究RAG全称Retrieval-Augmented Generation检索增强生成核心是「检索大模型生成」解决大模型不了解私有数据、易胡编乱造的问题是文档问答、知识库查询等场景的常用方案。必须理解并能实践掌握常见应用模式并非所有项目都需要Agent将大模型与各类工具结合组装成能感知、改变外界环境实现多步骤自动化的智能程序本质是「程序逻辑模型调用」没有自主意识。复杂场景需掌握加分项简单需求用普通Python逻辑即可解决非必需LangChain进阶学习内容是开源的Python框架用于简化大模型应用开发可实现Prompt组织、RAG组合、Agent构建等功能降低复杂项目的开发成本。进阶学习不建议入门初期学习项目复杂时再重点掌握PyTorch进阶学习内容主流深度学习框架主要用于实现、训练Transformer等神经网络模型很多大模型如DeepSeek-V3均基于其训练。了解即可入门阶段无需深入后续有需求再补充Transformer进阶学习内容一种神经网络架构广泛应用于自然语言处理NLP是GPT、LLaMA等绝大多数大模型的核心结构。了解概念即可无需推导公式入门阶段不做重点要求最优学习顺序小白/程序员直接照搬Python基础 API调用打牢工程基础能独立调用简单接口LLM核心概念明确LLM是什么、能做什么、常用型号建立基础认知Prompt / Prompt Engineering掌握提示词设计方法实现模型可控输出RAG重点掌握实践方法解决模型“查资料不准”的核心痛点Agent学习复杂流程自动化实现适配多步骤业务需求LangChain当项目复杂度提升时学习框架使用提高开发效率PyTorch / Transformer仅了解概念后续根据职业方向选择性深入各核心内容补充说明 实用学习资料按需收藏一、Python基础中的基础核心定位胶水语言 工程语言负责调接口、处理数据、组织流程、写日志、排查问题而非算法实现或模型训练。Python主要作用无需做的事情调接口、处理数据、组织流程、写日志、排查问题、JSON处理深度学习模型训练、复杂数学推导、算法底层实现学习范围精准定位不做无用功学习等级具体内容必学基础生存能力基本语法、核心数据结构字符串、数字、列表、元组、字典、集合、条件语句if/elif/else、循环for/while、函数、模块、文件读写、异常处理、logging日志、JSON处理、requests调用接口进阶可后续补充虚拟环境配置venv / conda、简单异步asyncio、依赖管理可暂时不学装饰器、元类、深度学习框架细节、数学原理推导学习推荐小白直接看B站黑马Python课程简单易懂、贴合工程需求无需额外找资料搜索“黑马Python基础”即可免费学习我曾让DeepSeek生成过一份Python学习路线内容偏多建议大家边实践边补充不用一开始全部掌握。二、LLM建立核心认知定义Large Language Model大语言模型能理解、生成、总结、推理人类文本的人工智能模型我们开发应用时只需调用已训练好的模型无需自己训练。常用LLM型号国外GPT、LLaMA、Gemini、国内DeepSeek、文心一言、通义千问入门阶段无需纠结选型先掌握“调用逻辑”后续根据业务需求选择即可。推荐学习资料非必需知乎文章《什么是LLM大语言模型Large Language Model从量变到质变》链接https://zhuanlan.zhihu.com/p/622518771快速理解LLM的核心原理和应用场景。三、Prompt / Prompt Engineering必掌握重点提醒入门时说“学Prompt”本质是学「Prompt Engineering」提示词工程不是背固定话术核心目标是让模型输出稳定、结果可控、可解析适配业务需求。简单实操入门可先练“明确指令场景描述输出要求”的提示词格式比如“作为一名Python程序员帮我写一段调用DeepSeek接口的代码要求包含异常处理输出格式为JSON”多练多调整即可掌握。四、RAG进阶实践重点核心逻辑RAG 检索从私有知识库/文档中检索相关信息 大模型生成基于检索到的信息生成精准回复解决大模型“不懂私有数据、易胡编”的核心痛点。适合场景文档问答、日志分析、企业知识库查询、行业资料检索等并非所有项目都需要但涉及“查资料”场景时是最优方案。推荐学习资料非必需B站up主「马克的技术工作坊」的RAG详解视频链接https://www.bilibili.com/video/BV1JLN2z4EZQ/?spm_id_from333.1387.homepage.video_card.click通俗易懂小白也能快速理解实践逻辑五、Agent复杂场景加分项核心逻辑Agent 大模型规划步骤 工具调用各类接口/函数 执行逻辑自动化完成多步骤任务本质还是“程序逻辑模型调用”没有自主意识不要过度神化。避坑提醒很多简单需求比如单一接口调用、简单文本生成用普通Python逻辑就能实现无需强行用Agent避免增加开发复杂度。推荐学习资料非必需B站up主「马克的技术工作坊」的Agent详解视频六、LangChain进阶工具定义开源Python框架不是大模型本身而是大模型应用开发的“辅助工具集”核心作用是简化Prompt组织、RAG组合、Agent构建的流程提高复杂项目的开发效率。学习建议入门阶段不用急着学先掌握前面5个核心内容等做复杂项目比如多模块组合、多工具调用时再学习LangChain会更易理解。七、PyTorch 与 Transformer了解即可PyTorch深度学习框架主要用于训练神经网络模型大模型的训练依赖这类框架但应用开发阶段我们只需知道它的作用无需掌握训练方法。Transformer大模型的核心神经网络架构所有主流LLM都基于它构建但应用开发无需推导其公式只需了解“它是大模型的底层结构”即可。推荐学习资料非必需知乎文章《【科普向】PyTorch、Transformer、神经网络到底是什么关系》链接https://zhuanlan.zhihu.com/p/1895539473363751627快速理清三者关联无需深入研究。以上就是我结合自身自学经历整理的大模型应用开发入门路线没有冗余内容小白可直接照搬程序员可快速查漏补缺。希望能帮到正在转行、入门大模型应用开发的你也欢迎各位大佬在评论区补充指正一起进步最后对于正在迷茫择业、想转行提升或是刚入门的程序员、编程小白来说有一个问题几乎人人都在问未来10年什么领域的职业发展潜力最大答案只有一个人工智能尤其是大模型方向当下人工智能行业正处于爆发式增长期其中大模型相关岗位更是供不应求薪资待遇直接拉满——字节跳动作为AI领域的头部玩家给硕士毕业的优质AI人才含大模型相关方向开出的月基础工资高达5万—6万元即便是非“人才计划”的普通应聘者月基础工资也能稳定在4万元左右。再看阿里、腾讯两大互联网大厂非“人才计划”的AI相关岗位应聘者月基础工资也约有3万元远超其他行业同资历岗位的薪资水平对于程序员、小白来说无疑是绝佳的转型和提升赛道。对于想入局大模型、抢占未来10年行业红利的程序员和小白来说现在正是最好的学习时机行业缺口大、大厂需求旺、薪资天花板高只要找准学习方向稳步提升技能就能轻松摆脱“低薪困境”抓住AI时代的职业机遇。如果你还不知道从何开始我自己整理一套全网最全最细的大模型零基础教程我也是一路自学走过来的很清楚小白前期学习的痛楚你要是没有方向还没有好的资源根本学不到东西下面是我整理的大模型学习资源希望能帮到你。扫码免费领取全部内容最后1、大模型学习路线2、从0到进阶大模型学习视频教程从入门到进阶这里都有跟着老师学习事半功倍。3、 入门必看大模型学习书籍文档.pdf书面上的技术书籍确实太多了这些是我精选出来的还有很多不在图里4、AI大模型最新行业报告2026最新行业报告针对不同行业的现状、趋势、问题、机会等进行系统地调研和评估以了解哪些行业更适合引入大模型的技术和应用以及在哪些方面可以发挥大模型的优势。5、面试试题/经验【大厂 AI 岗位面经分享107 道】【AI 大模型面试真题102 道】【LLMs 面试真题97 道】6、大模型项目实战配套源码适用人群四阶段学习规划共90天可落地执行第一阶段10天初阶应用该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识对大模型 AI 的理解超过 95% 的人可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解别人只会和 AI 聊天而你能调教 AI并能用代码将大模型和业务衔接。大模型 AI 能干什么大模型是怎样获得「智能」的用好 AI 的核心心法大模型应用业务架构大模型应用技术架构代码示例向 GPT-3.5 灌入新知识提示工程的意义和核心思想Prompt 典型构成指令调优方法论思维链和思维树Prompt 攻击和防范…第二阶段30天高阶应用该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习学会构造私有知识库扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架抓住最新的技术进展适合 Python 和 JavaScript 程序员。为什么要做 RAG搭建一个简单的 ChatPDF检索的基础概念什么是向量表示Embeddings向量数据库与向量检索基于向量检索的 RAG搭建 RAG 系统的扩展知识混合检索与 RAG-Fusion 简介向量模型本地部署…第三阶段30天模型训练恭喜你如果学到这里你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作自己也能训练 GPT 了通过微调训练自己的垂直大模型能独立训练开源多模态大模型掌握更多技术方案。到此为止大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗为什么要做 RAG什么是模型什么是模型训练求解器 损失函数简介小实验2手写一个简单的神经网络并训练它什么是训练/预训练/微调/轻量化微调Transformer结构简介轻量化微调实验数据集的构建…第四阶段20天商业闭环对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知可以在云端和本地等多种环境下部署大模型找到适合自己的项目/创业方向做一名被 AI 武装的产品经理。硬件选型带你了解全球大模型使用国产大模型服务搭建 OpenAI 代理热身基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion在本地计算机运行大模型大模型的私有化部署基于 vLLM 部署大模型案例如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型部署一套开源 LLM 项目内容安全互联网信息服务算法备案…扫码免费领取全部内容3、这些资料真的有用吗这份资料由我和鲁为民博士(北京清华大学学士和美国加州理工学院博士)共同整理现任上海殷泊信息科技CEO其创立的MoPaaS云平台获Forrester全球’强劲表现者’认证服务航天科工、国家电网等1000企业以第一作者在IEEE Transactions发表论文50篇获NASA JPL火星探测系统强化学习专利等35项中美专利。本套AI大模型课程由清华大学-加州理工双料博士、吴文俊人工智能奖得主鲁为民教授领衔研发。资料内容涵盖了从入门到进阶的各类视频教程和实战项目无论你是小白还是有些技术基础的技术人员这份资料都绝对能帮助你提升薪资待遇转行大模型岗位。这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】
收藏！小白/程序员入门大模型应用开发，一周理清学习路线
刚开始接触大模型应用开发时相信很多人都会被一堆术语搞懵LLM、RAG、Agent到底是什么它们之间有什么关联LangChain又该什么时候学越查越混乱于是我专门花了一周时间结合自身实践梳理、修正整理出这份「不堆冗余、直击重点」的学习路线。本文不是单纯罗列概念而是结合小白自学痛点和程序员工程需求明确区分「必须学、了解即可、暂时不碰」的内容帮你少走弯路高效入门大模型应用开发。这份路线适合谁 / 不适合谁适合人群目标是做大模型应用开发而非模型训练侧重工程落地、系统搭建、业务场景应用比如接口调用、日志处理、数据清洗整合的小白或程序员零基础也能快速适配。不适合人群想从零开始训练大模型、走算法研究/学术路线或是以数学推导为主要学习目标的人这类需求需侧重底层理论本文路线不适用。整体学习核心思路必看核心公式大模型应用开发 Python 工程能力 模型调用能力 复杂流程组织能力避坑提醒无需死磕数学推导、不用深钻底层原理更不用从Transformer公式从头推导重点放在「落地应用」上先会用、再深究有需求再补进阶内容。说明以下路线是我个人自学摸索后整理可能存在遗漏欢迎各位程序员大佬在评论区指正补充一起完善入门路径~核心学习内容详解附优先级学习内容详细介绍学习优先级备注Python高级编程语言是大模型应用开发的基础工具。无需研究深度学习、机器学习相关用法核心定位是「胶水语言工程语言」负责衔接各个模块、处理数据、组织流程而非算法实现。必须学习掌握基础即可无需深入进阶特性LLM全称Large Language Model大语言模型是能理解、生成人类语言的人工智能模型我们开发应用时用到的都是「已训练好的LLM」无需自己从零训练。必须理解概念能说清其功能和应用场景无需掌握训练方法Prompt 与 Prompt EngineeringPrompt提示词是对模型的单次具体输入Prompt Engineering提示词工程是系统性设计提示词的方法核心是让模型输出稳定、结果可控可解析而非背固定话术。必须掌握使用方法侧重工程落地能力而非理论研究RAG全称Retrieval-Augmented Generation检索增强生成核心是「检索大模型生成」解决大模型不了解私有数据、易胡编乱造的问题是文档问答、知识库查询等场景的常用方案。必须理解并能实践掌握常见应用模式并非所有项目都需要Agent将大模型与各类工具结合组装成能感知、改变外界环境实现多步骤自动化的智能程序本质是「程序逻辑模型调用」没有自主意识。复杂场景需掌握加分项简单需求用普通Python逻辑即可解决非必需LangChain进阶学习内容是开源的Python框架用于简化大模型应用开发可实现Prompt组织、RAG组合、Agent构建等功能降低复杂项目的开发成本。进阶学习不建议入门初期学习项目复杂时再重点掌握PyTorch进阶学习内容主流深度学习框架主要用于实现、训练Transformer等神经网络模型很多大模型如DeepSeek-V3均基于其训练。了解即可入门阶段无需深入后续有需求再补充Transformer进阶学习内容一种神经网络架构广泛应用于自然语言处理NLP是GPT、LLaMA等绝大多数大模型的核心结构。了解概念即可无需推导公式入门阶段不做重点要求最优学习顺序小白/程序员直接照搬Python基础 API调用打牢工程基础能独立调用简单接口LLM核心概念明确LLM是什么、能做什么、常用型号建立基础认知Prompt / Prompt Engineering掌握提示词设计方法实现模型可控输出RAG重点掌握实践方法解决模型“查资料不准”的核心痛点Agent学习复杂流程自动化实现适配多步骤业务需求LangChain当项目复杂度提升时学习框架使用提高开发效率PyTorch / Transformer仅了解概念后续根据职业方向选择性深入各核心内容补充说明 实用学习资料按需收藏一、Python基础中的基础核心定位胶水语言 工程语言负责调接口、处理数据、组织流程、写日志、排查问题而非算法实现或模型训练。Python主要作用无需做的事情调接口、处理数据、组织流程、写日志、排查问题、JSON处理深度学习模型训练、复杂数学推导、算法底层实现学习范围精准定位不做无用功学习等级具体内容必学基础生存能力基本语法、核心数据结构字符串、数字、列表、元组、字典、集合、条件语句if/elif/else、循环for/while、函数、模块、文件读写、异常处理、logging日志、JSON处理、requests调用接口进阶可后续补充虚拟环境配置venv / conda、简单异步asyncio、依赖管理可暂时不学装饰器、元类、深度学习框架细节、数学原理推导学习推荐小白直接看B站黑马Python课程简单易懂、贴合工程需求无需额外找资料搜索“黑马Python基础”即可免费学习我曾让DeepSeek生成过一份Python学习路线内容偏多建议大家边实践边补充不用一开始全部掌握。二、LLM建立核心认知定义Large Language Model大语言模型能理解、生成、总结、推理人类文本的人工智能模型我们开发应用时只需调用已训练好的模型无需自己训练。常用LLM型号国外GPT、LLaMA、Gemini、国内DeepSeek、文心一言、通义千问入门阶段无需纠结选型先掌握“调用逻辑”后续根据业务需求选择即可。推荐学习资料非必需知乎文章《什么是LLM大语言模型Large Language Model从量变到质变》链接https://zhuanlan.zhihu.com/p/622518771快速理解LLM的核心原理和应用场景。三、Prompt / Prompt Engineering必掌握重点提醒入门时说“学Prompt”本质是学「Prompt Engineering」提示词工程不是背固定话术核心目标是让模型输出稳定、结果可控、可解析适配业务需求。简单实操入门可先练“明确指令场景描述输出要求”的提示词格式比如“作为一名Python程序员帮我写一段调用DeepSeek接口的代码要求包含异常处理输出格式为JSON”多练多调整即可掌握。四、RAG进阶实践重点核心逻辑RAG 检索从私有知识库/文档中检索相关信息 大模型生成基于检索到的信息生成精准回复解决大模型“不懂私有数据、易胡编”的核心痛点。适合场景文档问答、日志分析、企业知识库查询、行业资料检索等并非所有项目都需要但涉及“查资料”场景时是最优方案。推荐学习资料非必需B站up主「马克的技术工作坊」的RAG详解视频链接https://www.bilibili.com/video/BV1JLN2z4EZQ/?spm_id_from333.1387.homepage.video_card.click通俗易懂小白也能快速理解实践逻辑五、Agent复杂场景加分项核心逻辑Agent 大模型规划步骤 工具调用各类接口/函数 执行逻辑自动化完成多步骤任务本质还是“程序逻辑模型调用”没有自主意识不要过度神化。避坑提醒很多简单需求比如单一接口调用、简单文本生成用普通Python逻辑就能实现无需强行用Agent避免增加开发复杂度。推荐学习资料非必需B站up主「马克的技术工作坊」的Agent详解视频六、LangChain进阶工具定义开源Python框架不是大模型本身而是大模型应用开发的“辅助工具集”核心作用是简化Prompt组织、RAG组合、Agent构建的流程提高复杂项目的开发效率。学习建议入门阶段不用急着学先掌握前面5个核心内容等做复杂项目比如多模块组合、多工具调用时再学习LangChain会更易理解。七、PyTorch 与 Transformer了解即可PyTorch深度学习框架主要用于训练神经网络模型大模型的训练依赖这类框架但应用开发阶段我们只需知道它的作用无需掌握训练方法。Transformer大模型的核心神经网络架构所有主流LLM都基于它构建但应用开发无需推导其公式只需了解“它是大模型的底层结构”即可。推荐学习资料非必需知乎文章《【科普向】PyTorch、Transformer、神经网络到底是什么关系》链接https://zhuanlan.zhihu.com/p/1895539473363751627快速理清三者关联无需深入研究。以上就是我结合自身自学经历整理的大模型应用开发入门路线没有冗余内容小白可直接照搬程序员可快速查漏补缺。希望能帮到正在转行、入门大模型应用开发的你也欢迎各位大佬在评论区补充指正一起进步最后对于正在迷茫择业、想转行提升或是刚入门的程序员、编程小白来说有一个问题几乎人人都在问未来10年什么领域的职业发展潜力最大答案只有一个人工智能尤其是大模型方向当下人工智能行业正处于爆发式增长期其中大模型相关岗位更是供不应求薪资待遇直接拉满——字节跳动作为AI领域的头部玩家给硕士毕业的优质AI人才含大模型相关方向开出的月基础工资高达5万—6万元即便是非“人才计划”的普通应聘者月基础工资也能稳定在4万元左右。再看阿里、腾讯两大互联网大厂非“人才计划”的AI相关岗位应聘者月基础工资也约有3万元远超其他行业同资历岗位的薪资水平对于程序员、小白来说无疑是绝佳的转型和提升赛道。对于想入局大模型、抢占未来10年行业红利的程序员和小白来说现在正是最好的学习时机行业缺口大、大厂需求旺、薪资天花板高只要找准学习方向稳步提升技能就能轻松摆脱“低薪困境”抓住AI时代的职业机遇。如果你还不知道从何开始我自己整理一套全网最全最细的大模型零基础教程我也是一路自学走过来的很清楚小白前期学习的痛楚你要是没有方向还没有好的资源根本学不到东西下面是我整理的大模型学习资源希望能帮到你。扫码免费领取全部内容最后1、大模型学习路线2、从0到进阶大模型学习视频教程从入门到进阶这里都有跟着老师学习事半功倍。3、 入门必看大模型学习书籍文档.pdf书面上的技术书籍确实太多了这些是我精选出来的还有很多不在图里4、AI大模型最新行业报告2026最新行业报告针对不同行业的现状、趋势、问题、机会等进行系统地调研和评估以了解哪些行业更适合引入大模型的技术和应用以及在哪些方面可以发挥大模型的优势。5、面试试题/经验【大厂 AI 岗位面经分享107 道】【AI 大模型面试真题102 道】【LLMs 面试真题97 道】6、大模型项目实战配套源码适用人群四阶段学习规划共90天可落地执行第一阶段10天初阶应用该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识对大模型 AI 的理解超过 95% 的人可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解别人只会和 AI 聊天而你能调教 AI并能用代码将大模型和业务衔接。大模型 AI 能干什么大模型是怎样获得「智能」的用好 AI 的核心心法大模型应用业务架构大模型应用技术架构代码示例向 GPT-3.5 灌入新知识提示工程的意义和核心思想Prompt 典型构成指令调优方法论思维链和思维树Prompt 攻击和防范…第二阶段30天高阶应用该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习学会构造私有知识库扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架抓住最新的技术进展适合 Python 和 JavaScript 程序员。为什么要做 RAG搭建一个简单的 ChatPDF检索的基础概念什么是向量表示Embeddings向量数据库与向量检索基于向量检索的 RAG搭建 RAG 系统的扩展知识混合检索与 RAG-Fusion 简介向量模型本地部署…第三阶段30天模型训练恭喜你如果学到这里你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作自己也能训练 GPT 了通过微调训练自己的垂直大模型能独立训练开源多模态大模型掌握更多技术方案。到此为止大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗为什么要做 RAG什么是模型什么是模型训练求解器 损失函数简介小实验2手写一个简单的神经网络并训练它什么是训练/预训练/微调/轻量化微调Transformer结构简介轻量化微调实验数据集的构建…第四阶段20天商业闭环对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知可以在云端和本地等多种环境下部署大模型找到适合自己的项目/创业方向做一名被 AI 武装的产品经理。硬件选型带你了解全球大模型使用国产大模型服务搭建 OpenAI 代理热身基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion在本地计算机运行大模型大模型的私有化部署基于 vLLM 部署大模型案例如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型部署一套开源 LLM 项目内容安全互联网信息服务算法备案…扫码免费领取全部内容3、这些资料真的有用吗这份资料由我和鲁为民博士(北京清华大学学士和美国加州理工学院博士)共同整理现任上海殷泊信息科技CEO其创立的MoPaaS云平台获Forrester全球’强劲表现者’认证服务航天科工、国家电网等1000企业以第一作者在IEEE Transactions发表论文50篇获NASA JPL火星探测系统强化学习专利等35项中美专利。本套AI大模型课程由清华大学-加州理工双料博士、吴文俊人工智能奖得主鲁为民教授领衔研发。资料内容涵盖了从入门到进阶的各类视频教程和实战项目无论你是小白还是有些技术基础的技术人员这份资料都绝对能帮助你提升薪资待遇转行大模型岗位。这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】
