听劝！不要什么都不懂就开始学习大模型
前两天，一位朋友告诉我，她想转行成为一名AI工程师，于是向我请教了一些建议。我和她简要地聊了一下，发现她属于大模型的新手，于是我向她介绍了学习大模型的计划以及一些学习方法。三个多月后，她告诉我，她找到了一份很不错的工作，实习期底薪为20k，转正后涨到30k以上，她兴奋不已
所以，我要劝告那些想转行成为AI工程师的小伙伴，真的不要犹豫。如果你想转行，那一定是因为对现在的工作或薪资不满意。如果你不采取行动，怎么能改变现状呢？
1️⃣ 大模型基础速成（15天）
必学工具： Hugging Face Transformers库
核心技能：
手写Transformer架构（Attention机制必须吃透！） 模型微调实战： LoRA/P-tuning技术（用Colab免费GPU练手）16
推荐资源：
吴恩达《深度学习专项课》
李沐《动手学深度学习》（GitHub万星项目）
2️⃣ 模型部署与优化（10天）
杀手锏工具： ONNX Runtime + TensorRT-LLM
核心技能：
FP16量化压缩（显存占用立减50%）
端侧部署技巧（手机跑通LLaMA模型）34
实战指标：
推理速度提升300%
模型精度损失<1%
3️⃣ Python深度学习（20天）
重点框架： PyTorch Lightning + Deepspeed
核心库：
PyTorch： 分布式训练千亿参数模型
LangChain： 构建企业级智能应用
Kaggle LLM赛道（CLIP图文匹配/Stable Diffusion调参）
Hugging Face模型复现挑战赛27
4️⃣ 多模态开发（2周）
王牌组合： CLIP + Stable Diffusion + Whisper
实战项目：
实现AI绘画精准控图（ControlNet参数详解）
开发视频自动解说机器人（多模态融合技巧）
避坑指南：
数据预处理标准化流程
多GPU训练OOM报错解决方案
5️⃣ AI伦理与业务落地（1周）
必修课：
防御提示注入攻击（GPT-4安全防护手册）
模型可解释性设计（SHAP值可视化）
行业案例：
医疗大模型诊断系统（FDA认证标准解读）
金融风控模型部署规范
如何学习AI大模型？
大模型时代，火爆出圈的LLM大模型让程序员们开始重新评估自己的本领。 “AI会取代那些行业？”“谁的饭碗又将不保了？”等问题热议不断。
不如成为「掌握AI工具的技术人」，毕竟AI时代，谁先尝试，谁就能占得先机！
想正式转到一些新兴的 AI 行业，不仅需要系统的学习AI大模型。同时也要跟已有的技能结合，辅助编程提效，或上手实操应用，增加自己的职场竞争力。
但是LLM相关的内容很多，现在网上的老课程老教材关于LLM又太少。所以现在小白入门就只能靠自学，学习成本和门槛很高
那么针对所有自学遇到困难的同学们，我帮大家系统梳理大模型学习脉络，将这份 LLM大模型资料 分享出来：包括LLM大模型书籍、640套大模型行业报告、LLM大模型学习视频、LLM大模型学习路线、开源大模型学习教程等, 有需要的小伙伴，可以 扫描下方二维码领取↓↓↓
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学习路线
第一阶段： 从大模型系统设计入手，讲解大模型的主要方法；
第二阶段： 在通过大模型提示词工程从Prompts角度入手更好发挥模型的作用；
第三阶段： 大模型平台应用开发借助阿里云PAI平台构建电商领域虚拟试衣系统；
第四阶段： 大模型知识库应用开发以LangChain框架为例，构建物流行业咨询智能问答系统；
第五阶段： 大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型；
第六阶段： 以SD多模态大模型为主，搭建了文生图小程序案例；
第七阶段： 以大模型平台应用与开发为主，通过星火大模型，文心大模型等成熟大模型构建大模型行业应用。
学会后的收获：
• 基于大模型全栈工程实现（前端、后端、产品经理、设计、数据分析等），通过这门课可获得不同能力；
• 能够利用大模型解决相关实际项目需求： 大数据时代，越来越多的企业和机构需要处理海量数据，利用大模型技术可以更好地处理这些数据，提高数据分析和决策的准确性。因此，掌握大模型应用开发技能，可以让程序员更好地应对实际项目需求；
• 基于大模型和企业数据AI应用开发，实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能， 学会Fine-tuning垂直训练大模型（数据准备、数据蒸馏、大模型部署）一站式掌握；
• 能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练能力，提高程序员的编码能力： 大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习框架等技术，这些技术的掌握可以提高程序员的编码能力和分析能力，让程序员更加熟练地编写高质量的代码。
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