本文从数据、平台、应用、部署四大方向解析大模型入行路径揭示新手常见误区并提供实战路线图。作者强调工程能力与问题驱动学习的重要性推荐数据方向为新手易上手的黄金入口同时针对不同背景的人群给出具体建议。文章最后鼓励读者脚踏实地通过系统学习和实战积累真正掌握大模型技能抓住行业发展红利。这两年大模型从实验室里的高冷研究走到每个程序员、学生、转行者的聊天框和职业规划表里。几乎每天都有人来问我“我是做后端的能不能转大模型”“我在看一些课程不知道该学哪些才有用”“我试着搭了个模型发现全是坑是不是我不适合”今天这篇文章我不打算讲那些泛泛而谈的大模型原理我就站在一个“老转行人 老程序员 老训练营主理人”的角度跟你聊聊大模型怎么转适合哪些人哪些方向对新手友好又有哪些坑你必须避开文章有点长但全是我这几年观察下来最真实的经验如果你真的想搞懂大模型、入场不踩坑建议认真读完或先收藏慢慢看。一、大模型≠ChatGPT先搞清“全景图”再出发说句真话很多人对“大模型”的第一印象就是——ChatGPT。但这只是它的最上层底下的基建、平台、算法、数据处理、推理部署……才是撑起整个技术栈的骨架。入行大模型的4大方向根据我帮学员投简历、对接企业需求的经验大模型相关岗位基本可以分为这四类类型岗位关键词适合人群1. 数据方向数据构建、预处理、标注、数据质量评估适合零基础/转行者入门门槛低上手快2. 平台方向分布式训练、资源调度、模型流水线适合工程背景后端/DevOps/大数据3. 应用方向LLM算法、RAG、AIGC、对话系统适合有转行4. 部署方向模型压缩、推理加速、端侧部署系统能力强、做过底层开发的人更有优势为什么要先讲这个因为我见太多人一上来就“我要搞算法”、“我想调模型”结果发现自己根本没有训练数据、搞不清pipeline、代码跑不起来最后就放弃了。这不是你不行而是选错了切入角度。二、新人最容易犯的3个典型误区误区1只想搞模型根本没想清要解决什么问题很多新手“理想中的工作”是在大厂模型组里调ChatGPT每天改超参、训练、测试效果但真实情况是真正“调模型”的人不到团队的5%大部分新人做的都是“链路搭建 数据清洗 demo验证”建议你把目标从“调模型”转成“做出能跑起来的模型服务”哪怕是个对话demo也比纸上谈兵有用得多。误区2盲目学习所有热门词却没搞懂底层逻辑LoRA、SFT、RLHF、vLLM、QLoRA……很多人听到这些名词眼睛一亮像打卡一样都想学一遍但最后变成“啥都看过啥都不会”。其实大模型的学习应该是“问题驱动”你要围绕业务问题反推需要哪些技术。举个例子你要做一个知识问答机器人那你至少得搞懂向量检索RAG数据清洗和知识构建模型部署推理延迟控制而不是“我会LoRA我也会SFT但不知道该用在哪里”。误区3忽略工程能力以为搞AI就不用写脚本了不好意思很多大模型工作本质就是——工程活。你要写爬虫拿数据要用Python跑数据处理链路要部署模型到服务器还得调各种依赖和环境。所以不会写代码只想看论文是做不好大模型相关工作的。你是做业务的那就要能把AI工具接到真实系统你是做平台的那就要搞定分布式系统配置你是做数据的那就要能用脚本快速生成训练数据集。三、哪个方向适合你入门我来给点建议结合过去100个转行学员的真实路径我来逐个拆解① 数据方向新人最容易上手的黄金入口别小看“做数据”它其实是目前大模型里面最容易切入、最容易出成绩、最容易落地的方向。你要学的内容包括数据清洗、过滤、格式统一有毒数据识别脏话、敏感内容prompt-响应对构建评测集设计准确率、覆盖率等推荐工具链Python / Pandas / LangChain / label studio / 数据增强脚本 / Excel也能用适合人群完全转行的小白没有模型背景但逻辑好、细节控的人注意事项千万不要小看数据清洗它决定了你训练出来的模型质量很多大公司现在就是因为数据链路做不好效果再强的模型也不稳定一句话总结数据不是脏活累活而是最容易打出成果的一块阵地。② 平台方向工程师转行首选高价值低风险如果你之前有写后端、搞大数据、做K8s、玩过分布式系统的经验那这个方向太适合你了。平台岗主要负责什么构建训练pipeline数据加载、预处理、模型训练、评估GPU资源调度混部、监控、资源管理自动化训练/推理系统搭建核心能力Python Shell 脚本能力熟悉 Docker / Kubernetes熟悉 DeepSpeed / FSDP / NCCL 等训练优化框架项目思路搭建一个LoRA训练平台接收数据即可训练设计一个多GPU并行推理的小平台风险点工程偏多适合愿意写代码、搞部署的人如果抗拒写脚本调系统那就别碰了③ 应用方向最卷也最诱人的一块这块是大模型最“显眼”的岗位比如你看到的对话系统、AIGC生成工具、搜索问答、智能客服……都属于这个方向。主要内容Prompt工程设计提示词结构提高响应质量多模态交互文本图像语音的整合应用系统接入接第三方API、加上业务逻辑、部署上线推荐学习路径掌握LangChain / LlamaIndex 等中间件学会RAG基本实现检索生成理解如何评估一个大模型输出质量注意想进这个方向业务sense很关键。你得知道你解决的是什么问题。对于简历来说最好有真实场景demo比如“帮某企业搭建了法务问答机器人”。建议新手先从数据方向做几轮项目等理解了底层再切入应用胜率更高。④ 部署方向高门槛、高回报但不是新手切入点部署工程师是被严重低估的工种。为什么因为你一旦把推理效率提升了2倍就是实实在在地给公司省钱了。岗位常做的事推理加速TensorRT、ONNX、vLLM、量化、裁剪小模型构建蒸馏、低秩分解、KV缓存复用多卡部署多租户并发服务、模型冷热加载优化建议先别直接跳如果你没有系统开发背景 / 没有玩过CUDA / 没调过C框架就别硬上更合理的做法从平台转部署从实战中积累经验四、你该怎么开始准备最实战的路线图来了别再盲学了师兄给你一条入门路径图✅ 第1阶段0-1个月认知期看懂主流大模型技术体系GPT、RAG、LoRA、推理优化梳理四大方向明确自己适合哪一个学完之后做一个决策我打算从哪个方向入手✅ 第2阶段1-3个月实战积累期找一个开源项目亲自从数据到部署跑一遍模仿做一套自己的数据处理训练demo比如新闻摘要生成整理学习过程、写成笔记、发布在公众号/知乎/掘金打造技术影响力✅ 第3阶段3-6个月项目打磨 简历优化期聚焦一个细分场景法律问答/多轮对话/RAG系统做成完整demo梳理你做的工作整理代码准备简历亮点同时投递大模型相关岗位提升面试通过率六、最后一句话大模型的红利期还没结束但“瞎忙”的时代已经过去了。现在不是信息差能吃饭而是谁真正有实战能力 工程落地能力。你能不能搭一个能跑的RAG系统你能不能把模型从80G压缩到5G还能跑你能不能用开源模型替代API完成客户需求这些才是真正能拿Offer的“技能”。选对路径少走弯路别急着卷先活下来、站稳了再去追前沿。最后2026年技术圈的分化愈发明显降薪裁员潮持续蔓延传统开发、测试等岗位大批缩水不少从业者陷入职业焦虑与之形成鲜明对比的是AI大模型相关岗位迎来疯狂扩招薪资逆势飙升150%大厂更是直接开出70-100W年薪疯抢具备实战能力的大模型人才甚至放宽年龄限制只求能快速落地技术、创造价值很多程序员、职场新人纷纷入局大模型领域绝非盲目跟风而是实实在在看到了不可替代的价值优势这也是2026年最值得抓住的职业风口1、窗口期红利入门门槛友好不同于成熟赛道的“内卷式招聘”2026年大模型人才缺口巨大简历只要达标掌握基础AI应用具备简单项目经验年龄、学历均非硬性要求小白可快速入门转行程序员也能无缝衔接2、技术可复用上手速度翻倍如果你有前后端开发、测试、数据分析等基础在大模型落地、系统部署、Prompt工程等环节会更具优势无需从零开始复用原有技术能力就能快速进阶3、懂业务更吃香竞争力翻倍单纯懂技术已不够2026年大厂更看重“技术业务”的复合型人才有垂直领域金融、医疗、工业等经验者能精准定位模型落地痛点薪资比纯技术岗高出30%以上更重要的是即便没有转型需求用AI大模型工具为工作赋能、提升效率也已经成为80%企业的硬性要求——不会用大模型提效未来很可能被行业淘汰那么2026年小白/程序员该如何高效学习大模型很多人想入门大模型却陷入两大困境要么到处搜集零散资料不成体系越学越懵要么被收费高昂的课程割韭菜花了钱却学不到实战技能白白浪费时间走弯路。今天就给大家精心整理了一份2026年最新、免费、系统化的AI大模型学习资源包覆盖从零基础入门到商业实战、从理论沉淀到面试通关的全流程所有资料均已整理归档无需拼凑直接领取就能上手学习小白可照做程序员可进阶扫码免费领取全部内容1、大模型系统化学习路线这份学习路线结合2026年行业趋势和新手学习规律由行业专家精心设计从零基础到精通每一步都有明确指引帮你节省80%的无效学习时间少走弯路、高效进阶避免踩坑。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、大模型学习书籍电子文档涵盖2026年最新技术要点包括基础入门、Transformer核心原理、Prompt工程、RAG实战、模型微调与部署等内容4、AI大模型最新行业报告报告包含腾讯、阿里、甲子光年等权威机构发布的核心内容还有2026年中文大模型基准测评报告、AI Agent行业研究报告等帮你站在行业前沿把握技术风口。5、大模型项目实战配套源码项目包含Deepseek R1、GPT项目、MCP项目、RAG实战等热门方向还有视频配套代码手把手教你从0到1完成项目开发既能练手提升技术又能丰富简历为求职和职业发展加分。6、2026大模型大厂面试真题2026年大模型面试已全面升级不再单纯考察基础原理而是转向侧重技术落地和业务结合的综合考察很多程序员和新手因为缺乏针对性准备明明技术不错却在面试中失利。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7、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 | 从零入门大模型：程序员转行避坑指南，小白也能学
本文从数据、平台、应用、部署四大方向解析大模型入行路径揭示新手常见误区并提供实战路线图。作者强调工程能力与问题驱动学习的重要性推荐数据方向为新手易上手的黄金入口同时针对不同背景的人群给出具体建议。文章最后鼓励读者脚踏实地通过系统学习和实战积累真正掌握大模型技能抓住行业发展红利。这两年大模型从实验室里的高冷研究走到每个程序员、学生、转行者的聊天框和职业规划表里。几乎每天都有人来问我“我是做后端的能不能转大模型”“我在看一些课程不知道该学哪些才有用”“我试着搭了个模型发现全是坑是不是我不适合”今天这篇文章我不打算讲那些泛泛而谈的大模型原理我就站在一个“老转行人 老程序员 老训练营主理人”的角度跟你聊聊大模型怎么转适合哪些人哪些方向对新手友好又有哪些坑你必须避开文章有点长但全是我这几年观察下来最真实的经验如果你真的想搞懂大模型、入场不踩坑建议认真读完或先收藏慢慢看。一、大模型≠ChatGPT先搞清“全景图”再出发说句真话很多人对“大模型”的第一印象就是——ChatGPT。但这只是它的最上层底下的基建、平台、算法、数据处理、推理部署……才是撑起整个技术栈的骨架。入行大模型的4大方向根据我帮学员投简历、对接企业需求的经验大模型相关岗位基本可以分为这四类类型岗位关键词适合人群1. 数据方向数据构建、预处理、标注、数据质量评估适合零基础/转行者入门门槛低上手快2. 平台方向分布式训练、资源调度、模型流水线适合工程背景后端/DevOps/大数据3. 应用方向LLM算法、RAG、AIGC、对话系统适合有转行4. 部署方向模型压缩、推理加速、端侧部署系统能力强、做过底层开发的人更有优势为什么要先讲这个因为我见太多人一上来就“我要搞算法”、“我想调模型”结果发现自己根本没有训练数据、搞不清pipeline、代码跑不起来最后就放弃了。这不是你不行而是选错了切入角度。二、新人最容易犯的3个典型误区误区1只想搞模型根本没想清要解决什么问题很多新手“理想中的工作”是在大厂模型组里调ChatGPT每天改超参、训练、测试效果但真实情况是真正“调模型”的人不到团队的5%大部分新人做的都是“链路搭建 数据清洗 demo验证”建议你把目标从“调模型”转成“做出能跑起来的模型服务”哪怕是个对话demo也比纸上谈兵有用得多。误区2盲目学习所有热门词却没搞懂底层逻辑LoRA、SFT、RLHF、vLLM、QLoRA……很多人听到这些名词眼睛一亮像打卡一样都想学一遍但最后变成“啥都看过啥都不会”。其实大模型的学习应该是“问题驱动”你要围绕业务问题反推需要哪些技术。举个例子你要做一个知识问答机器人那你至少得搞懂向量检索RAG数据清洗和知识构建模型部署推理延迟控制而不是“我会LoRA我也会SFT但不知道该用在哪里”。误区3忽略工程能力以为搞AI就不用写脚本了不好意思很多大模型工作本质就是——工程活。你要写爬虫拿数据要用Python跑数据处理链路要部署模型到服务器还得调各种依赖和环境。所以不会写代码只想看论文是做不好大模型相关工作的。你是做业务的那就要能把AI工具接到真实系统你是做平台的那就要搞定分布式系统配置你是做数据的那就要能用脚本快速生成训练数据集。三、哪个方向适合你入门我来给点建议结合过去100个转行学员的真实路径我来逐个拆解① 数据方向新人最容易上手的黄金入口别小看“做数据”它其实是目前大模型里面最容易切入、最容易出成绩、最容易落地的方向。你要学的内容包括数据清洗、过滤、格式统一有毒数据识别脏话、敏感内容prompt-响应对构建评测集设计准确率、覆盖率等推荐工具链Python / Pandas / LangChain / label studio / 数据增强脚本 / Excel也能用适合人群完全转行的小白没有模型背景但逻辑好、细节控的人注意事项千万不要小看数据清洗它决定了你训练出来的模型质量很多大公司现在就是因为数据链路做不好效果再强的模型也不稳定一句话总结数据不是脏活累活而是最容易打出成果的一块阵地。② 平台方向工程师转行首选高价值低风险如果你之前有写后端、搞大数据、做K8s、玩过分布式系统的经验那这个方向太适合你了。平台岗主要负责什么构建训练pipeline数据加载、预处理、模型训练、评估GPU资源调度混部、监控、资源管理自动化训练/推理系统搭建核心能力Python Shell 脚本能力熟悉 Docker / Kubernetes熟悉 DeepSpeed / FSDP / NCCL 等训练优化框架项目思路搭建一个LoRA训练平台接收数据即可训练设计一个多GPU并行推理的小平台风险点工程偏多适合愿意写代码、搞部署的人如果抗拒写脚本调系统那就别碰了③ 应用方向最卷也最诱人的一块这块是大模型最“显眼”的岗位比如你看到的对话系统、AIGC生成工具、搜索问答、智能客服……都属于这个方向。主要内容Prompt工程设计提示词结构提高响应质量多模态交互文本图像语音的整合应用系统接入接第三方API、加上业务逻辑、部署上线推荐学习路径掌握LangChain / LlamaIndex 等中间件学会RAG基本实现检索生成理解如何评估一个大模型输出质量注意想进这个方向业务sense很关键。你得知道你解决的是什么问题。对于简历来说最好有真实场景demo比如“帮某企业搭建了法务问答机器人”。建议新手先从数据方向做几轮项目等理解了底层再切入应用胜率更高。④ 部署方向高门槛、高回报但不是新手切入点部署工程师是被严重低估的工种。为什么因为你一旦把推理效率提升了2倍就是实实在在地给公司省钱了。岗位常做的事推理加速TensorRT、ONNX、vLLM、量化、裁剪小模型构建蒸馏、低秩分解、KV缓存复用多卡部署多租户并发服务、模型冷热加载优化建议先别直接跳如果你没有系统开发背景 / 没有玩过CUDA / 没调过C框架就别硬上更合理的做法从平台转部署从实战中积累经验四、你该怎么开始准备最实战的路线图来了别再盲学了师兄给你一条入门路径图✅ 第1阶段0-1个月认知期看懂主流大模型技术体系GPT、RAG、LoRA、推理优化梳理四大方向明确自己适合哪一个学完之后做一个决策我打算从哪个方向入手✅ 第2阶段1-3个月实战积累期找一个开源项目亲自从数据到部署跑一遍模仿做一套自己的数据处理训练demo比如新闻摘要生成整理学习过程、写成笔记、发布在公众号/知乎/掘金打造技术影响力✅ 第3阶段3-6个月项目打磨 简历优化期聚焦一个细分场景法律问答/多轮对话/RAG系统做成完整demo梳理你做的工作整理代码准备简历亮点同时投递大模型相关岗位提升面试通过率六、最后一句话大模型的红利期还没结束但“瞎忙”的时代已经过去了。现在不是信息差能吃饭而是谁真正有实战能力 工程落地能力。你能不能搭一个能跑的RAG系统你能不能把模型从80G压缩到5G还能跑你能不能用开源模型替代API完成客户需求这些才是真正能拿Offer的“技能”。选对路径少走弯路别急着卷先活下来、站稳了再去追前沿。最后2026年技术圈的分化愈发明显降薪裁员潮持续蔓延传统开发、测试等岗位大批缩水不少从业者陷入职业焦虑与之形成鲜明对比的是AI大模型相关岗位迎来疯狂扩招薪资逆势飙升150%大厂更是直接开出70-100W年薪疯抢具备实战能力的大模型人才甚至放宽年龄限制只求能快速落地技术、创造价值很多程序员、职场新人纷纷入局大模型领域绝非盲目跟风而是实实在在看到了不可替代的价值优势这也是2026年最值得抓住的职业风口1、窗口期红利入门门槛友好不同于成熟赛道的“内卷式招聘”2026年大模型人才缺口巨大简历只要达标掌握基础AI应用具备简单项目经验年龄、学历均非硬性要求小白可快速入门转行程序员也能无缝衔接2、技术可复用上手速度翻倍如果你有前后端开发、测试、数据分析等基础在大模型落地、系统部署、Prompt工程等环节会更具优势无需从零开始复用原有技术能力就能快速进阶3、懂业务更吃香竞争力翻倍单纯懂技术已不够2026年大厂更看重“技术业务”的复合型人才有垂直领域金融、医疗、工业等经验者能精准定位模型落地痛点薪资比纯技术岗高出30%以上更重要的是即便没有转型需求用AI大模型工具为工作赋能、提升效率也已经成为80%企业的硬性要求——不会用大模型提效未来很可能被行业淘汰那么2026年小白/程序员该如何高效学习大模型很多人想入门大模型却陷入两大困境要么到处搜集零散资料不成体系越学越懵要么被收费高昂的课程割韭菜花了钱却学不到实战技能白白浪费时间走弯路。今天就给大家精心整理了一份2026年最新、免费、系统化的AI大模型学习资源包覆盖从零基础入门到商业实战、从理论沉淀到面试通关的全流程所有资料均已整理归档无需拼凑直接领取就能上手学习小白可照做程序员可进阶扫码免费领取全部内容1、大模型系统化学习路线这份学习路线结合2026年行业趋势和新手学习规律由行业专家精心设计从零基础到精通每一步都有明确指引帮你节省80%的无效学习时间少走弯路、高效进阶避免踩坑。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、大模型学习书籍电子文档涵盖2026年最新技术要点包括基础入门、Transformer核心原理、Prompt工程、RAG实战、模型微调与部署等内容4、AI大模型最新行业报告报告包含腾讯、阿里、甲子光年等权威机构发布的核心内容还有2026年中文大模型基准测评报告、AI Agent行业研究报告等帮你站在行业前沿把握技术风口。5、大模型项目实战配套源码项目包含Deepseek R1、GPT项目、MCP项目、RAG实战等热门方向还有视频配套代码手把手教你从0到1完成项目开发既能练手提升技术又能丰富简历为求职和职业发展加分。6、2026大模型大厂面试真题2026年大模型面试已全面升级不再单纯考察基础原理而是转向侧重技术落地和业务结合的综合考察很多程序员和新手因为缺乏针对性准备明明技术不错却在面试中失利。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7、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】
