大模型学习
一、整体介绍

二、模型训练 & 推理
学习路径,可以先学深度学习快速入门 & Transformer 详解,再从零到一构建一个LLM,在了解推理,之后自行探索推理的进阶方向
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序号 |
课程名称 |
时长 |
链接 |
备注 |
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1 |
李宏毅深度学习基础 |
- |
课后自己学 |
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2 |
吴恩达深度学习基础 |
- |
课后自己学 |
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3 |
深度学习快速入门 & Transformer 详解 |
- |
建议快速学习作为团队的第一节课 |
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4 |
斯坦福 CS224N:深度学习与自然语言处理 |
27h |
长课程,适合深入学习的理论和实战经典 |
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5 |
从零构建一个 LLM(书籍+视频) |
约20集 |
建议学习,理论加实战 |
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6 |
从零构架一个多模态大模型 |
约5h |
一般建议,体系化较弱 |
进阶部分:
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方向 |
内容 |
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PEFT |
- |
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剪枝技术 |
- |
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量化技术 |
- |
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知识蒸馏 |
- |
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模型推理加速 |
nana-vllm 代码学习(VLLM 推理引擎简化版本,适合学习) |
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大模型推理知识 |
三、agent系统构建
建议路径:先一块学习微软 AI Agent for Beginners,然后进行Anthropic Agent 最佳实践系列文章(15篇)内容学习,之后进行Hello Agents的实践
基础入门课程
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课程名称 |
时长 |
链接 |
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李宏毅 AI Agent 课程 |
36h |
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吴恩达 Agent 课程 |
6h |
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微软 AI Agent for Beginners |
2h |
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HuggingFace Agent实践课程 |
- |
进阶方向
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资源 |
链接 |
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Hello Agents(实践) |
Datawhale出版的《从零开始构建智能体》GitHub |
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Agentic Design Patterns 中文资料 |
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Claude 官方教程 |
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AI 工具提效 |
Claude API 实战 |
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Anthropic Agent 最佳实践系列 |
按架构 -> 工具 -> 上下文 -> 协作 -> 评测的顺序研读 |
Anthropic Agent 最佳实践系列文章(15篇):
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# |
模块 |
文章 |
核心价值 |
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1 |
基础架构 |
Agent 架构入门:ReAct、Tool Use、Planning |
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2 |
基础架构 |
实战入门,快速上手 |
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3 |
工具扩展 |
工具调用的进阶技巧 |
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4 |
工具扩展 |
工具设计原则和最佳实践 |
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5 |
工具扩展 |
复杂推理场景的关键技巧 |
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6 |
工具扩展 |
技能封装与复用 |
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7 |
上下文管理 |
长对话、多轮任务的关键 |
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8 |
上下文管理 |
检索增强的新范式 |
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9 |
多Agent协作 |
任务中断恢复、状态持久化 |
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10 |
多Agent协作 |
多 Agent 架构设计 |
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11 |
多Agent协作 |
Agent 执行环境设计 |
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12 |
评测与工程化 |
评测体系设计 |
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13 |
评测与工程化 |
安全与自主性的平衡 |
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14 |
评测与工程化 |
Coding Agent 的工程经验 |
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15 |
评测与工程化 |
从失败中学习 |
四、推荐学习资源
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资源名称 |
说明 |
链接 |
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Learn Claude Code |
从零到1构建迷你 Claude Code,具备工具调用、规划、子 Agent、任务系统、异步后台任务、多 Agent 协作、任务隔离等能力 |
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Claw0 |
从 while 循环开始,逐章节构建生产级 AI Agent 网关(10章节,约7000行Python) |
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OpenClaw 原理解析 |
Inside OpenClaw: How a Persistent AI Agent Actually Works |
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Agentic Design Patterns |
Agentic 设计模式 |
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500 AI Agents Projects |
涵盖超过500个AI Agent落地案例的超级目录(18k+ Star) |
五、学习资源平台汇总
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平台 |
链接入口 |
特点 |
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DeepLearning.AI |
吴恩达系列课程 |
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Claude 官方 |
Anthropic 官方教程 |
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慕课网 |
中文编程课程 |
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NVIDIA |
深度学习、CUDA |
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微软/GitHub |
Agent 入门开源课程 |
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LangChain |
LangChain 官方学院 |
AtomGit 是由开放原子开源基金会联合 CSDN 等生态伙伴共同推出的新一代开源与人工智能协作平台。平台坚持“开放、中立、公益”的理念,把代码托管、模型共享、数据集托管、智能体开发体验和算力服务整合在一起,为开发者提供从开发、训练到部署的一站式体验。
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