本文专为想入门大模型的程序员、零基础小白量身打造，收藏这一篇就够了！以“学懂、会用、能落地”为核心，摒弃晦涩难懂的理论堆砌，细化可落地的学习方法，补充小白专属实操技巧，帮你避开学习误区、高效进阶，快速掌握大模型核心能力，抓住AI时代技术风口。

收藏提示：建议点赞+收藏，后续学习遇到瓶颈时，直接打开就能对照执行，无需再花时间找资源、理思路，小白入门大模型的“避坑捷径”就在这里！

一、明确学习目标：找准定位，不做无用功（小白必看）

大模型知识体系繁杂，很多小白跟风学习，最终陷入“学了就忘、会看不会用”的困境。核心原因就是没找准自身定位，盲目追求“全懂全通”。先明确学习目标，再针对性规划重点，才能高效积累成就感，稳步提升。不同定位的核心学习方向，小白可直接对号入座：

1. 兴趣探索型（零基础小白首选）

核心目标：“看懂原理、能用工具”，无需深究底层算法与数学推导，优先建立学习兴趣。适合零基础小白、跨领域爱好者，学习重点放在常用工具（Hugging Face、开源模型调用）与基础场景落地，比如用API搭建简单对话机器人、调用预训练模型做文本生成，快速建立对大模型的整体认知，避免一开始就被复杂理论劝退。

2. 技能进阶型（有Python基础必冲）

以“职场适配、实战落地”为目标，聚焦大模型应用开发、微调优化与业务结合，是大多数程序员的核心进阶方向。适合有Python编程基础的开发者，核心是掌握“模型选型-数据处理-微调部署”全流程技能，能独立将大模型落地到文本分类、智能问答等业务场景，直接提升职场竞争力，适配企业AI相关岗位需求。

3. 技术深耕型（算法/数学党进阶）

瞄准“算法创新、模型研发”方向，需深入钻研大模型底层架构、训练机制与优化策略。适合数学/算法基础扎实的开发者、研究生，学习重点包括Transformer变体、预训练算法改进、前沿论文复现，需投入大量时间做理论沉淀与实验验证，目标是具备技术创新能力，适配算法岗、研发岗需求。

4. 工程落地型（运维/工程党首选）

聚焦“高效部署、稳定运行”，解决大模型在生产环境中的性能、成本、兼容性问题。适合有运维、云计算、工程开发基础的从业者，核心学习模型压缩、分布式训练、容器化部署（Docker、K8s）等技术，确保大模型能在实际业务中高效落地，是企业大模型应用的核心需求方向。

小白专属小建议：零基础优先从“兴趣探索型”起步，用简单项目快速建立信心，比如先调用Hugging Face的预训练模型做简单推理，再逐步补基础；有Python基础可直接冲击“技能进阶型”，边学边练积累实战经验；数学/算法功底扎实的可瞄准“技术深耕型”，搭配论文与实验同步提升。切忌一开始就啃底层源码、复杂论文，聚焦一个方向突破更易出成果。

二、基础铺垫：搭建大模型学习知识底座（重中之重）

大模型是Python、数学、深度学习等知识的融合体，基础能力直接决定学习上限与理解深度。很多小白跳过基础直接学高阶内容，最终“知其然不知其所以然”，后续学习越学越吃力。建议花1-3个月夯实底层基础，不急于求成，这是后续高效学习的关键。

（一）核心工具与编程语言（小白先掌握这些，够用就好）

1. Python编程语言（核心中的核心）

大模型开发与实操的核心工具，无需达到“精通所有语法”，但需达到“熟练应用”，重点掌握这3点，小白可直接对照练习：

• 基础层面：吃透语法、数据结构（列表、字典、集合）、控制流、函数与模块导入，能独立写简单脚本；
• 进阶层面：重点突破装饰器、迭代器、生成器，以及多线程/多进程（处理大规模数据时必备）；
• 工具层面：熟练用conda、venv管理虚拟环境，避免依赖冲突（小白最容易踩的坑之一）。

学习技巧：拒绝“只看不动手”，通过“基础语法+小项目”结合巩固，比如用Python写简单数据处理脚本，搭配LeetCode Python专项题（100题以内即可）提升编码效率，每天练30分钟，1个月就能达到入门要求。

2. 深度学习框架（优先学PyTorch，小白易上手）

优先攻克PyTorch，其API灵活直观、文档丰富，是大模型研究与应用的主流框架，新手易上手；有余力再了解TensorFlow，适配大厂工程化场景。核心掌握这4点，足够支撑后续大模型学习：

• 模型定义：Sequential、自定义Module；
• 数据加载：DataLoader（处理数据集必备）；
• 优化器配置：Adam、SGD（模型训练核心）；
• 训练与评估全流程：能独立跑通一个简单模型的训练、验证、测试。

学习技巧：跟着PyTorch官方教程做入门小项目（如搭建简单CNN、RNN），先“跑通流程”再“理解原理”，避免一开始就陷入框架源码细节，小白先做到“会用”，再追求“懂原理”。

3. 核心工具库（小白必学，降低学习门槛）

无需学太多，聚焦这3个核心工具库，能满足大模型入门到进阶的所有需求：

• 数据处理：Pandas（数据读取、清洗、转换、筛选）、NumPy（高效数值计算、矩阵操作），这是后续处理数据集、适配模型输入的基础，小白重点练“数据读取与清洗”；
• 大模型实操：Hugging Face生态（Transformers、Datasets），这是大模型入门的“捷径”，能快速加载预训练模型、处理标准化数据集、完成简单微调，小白先学会“加载模型做推理”，再学微调。

学习技巧：针对每个工具库，完成1-2个实操任务（如用Pandas清洗文本数据、用Hugging Face加载BERT模型做句子相似度计算），强化记忆与应用能力，不用死记API，用到时能快速查到即可。

（二）必备数学知识（小白不用精通，够用就好）

数学是理解大模型底层逻辑的核心，但无需追求数学专业级深度，聚焦“够用、能理解”即可，重点攻克与大模型强相关的知识点，避免陷入复杂推导，小白重点掌握这3块：

• 线性代数：核心掌握矩阵运算（加减乘、转置、逆矩阵）、向量点积/叉积、特征值分解，理解自注意力机制的核心逻辑（自注意力本质就是矩阵运算）；
• 概率论与统计：吃透常见概率分布（正态分布、均匀分布）、贝叶斯定理、最大似然估计，能理解模型训练中的噪声处理、概率预测逻辑，避免调参全凭经验；
• 微积分：重点掌握梯度、导数、链式法则，理解梯度下降优化算法的核心，知道模型参数如何通过反向传播迭代更新，从根本上掌握调参逻辑。

学习技巧：结合3Blue1Brown视频教程（线性代数、微积分），从几何意义理解，搭配NumPy实操矩阵运算，避免死记公式，小白能“理解原理、会用工具计算”就足够，不用手动推导复杂公式。

（三）机器学习与深度学习基础（小白必补，避免断层）

• 经典机器学习算法：先掌握线性回归、决策树、SVM、聚类算法等基础模型，理解“数据驱动、模型训练、效果调优”的核心逻辑，建立“特征工程-模型训练-评估迭代”的思维框架，这能帮助你更快理解大模型的优化逻辑；
• 深度学习核心概念：吃透神经网络结构（神经元、激活函数、隐藏层）、反向传播算法、损失函数（MSE、交叉熵）、正则化（L1、L2、dropout）等基础概念，明确深度学习与传统机器学习的差异，理解“深度”带来的自动特征学习优势。

学习技巧：用Sklearn库实操每个算法，对比不同算法的适用场景与效果；从简单神经网络（如MLP、CNN）入手，跑通训练全流程，再逐步理解复杂概念，小白不用追求“精通所有算法”，重点建立“建模思维”。

三、核心攻坚：吃透大模型关键技术（从“会用”到“懂原理”）

基础扎实后，进入大模型核心技术攻坚阶段，这是从“会用工具”到“懂原理、能优化”的关键跃迁。建议采用“原理学习+代码复现+项目实操”结合的方式，逐个突破核心技术点，避免只看理论不落地，小白可按“先应用、后原理”的顺序学习。

（一）Transformer架构：大模型的核心基石（必学）

所有主流大模型（BERT、GPT、LLaMA、ChatGLM等）均基于Transformer架构，其摒弃了RNN的序列依赖问题，通过自注意力机制实现长距离语义捕捉，且支持并行计算，大幅提升训练效率。这是大模型学习的核心难点，也是必学知识点，小白可按这个步骤学习：

• 核心组件：重点理解自注意力机制（计算序列内token间的关联度，捕捉语义依赖）、多头注意力（从多个维度拆分语义）、编码器/解码器结构（编码器负责双向语义理解，解码器负责单向文本生成），不用深究源码，先理解“每个组件的作用”；
• 学习方法：先精读《Attention is All You Need》中文解读版（小白避开原文，太晦涩），搭建理论框架；再搭配李沐老师的图解讲解与视频教程，拆解架构细节；最后用PyTorch复现简化版Transformer（仅保留核心组件），从代码层面理解每个步骤的作用，避免“看懂理论写不出代码”。

（二）预训练与微调：大模型实操核心流程（小白重点学）

工业界极少从零训练大模型（算力成本极高，个人难以实现），“预训练模型+微调”是大模型落地的主流模式，也是小白、程序员最需要掌握的核心技能，重点掌握逻辑与实操方法，不用纠结“预训练的底层实现”：

• 预训练：重点理解核心逻辑——在大规模无监督数据上训练模型，使其具备基础的理解与生成能力。无需手动实现预训练（算力不够），核心掌握预训练任务（如BERT的掩码语言建模MLM、GPT的自回归生成），能根据任务选型预训练模型即可；
• 微调：掌握高效微调方法是关键，小白重点学习Prompt Tuning、LoRA等轻量微调技术（解决全量微调参数多、算力需求高的问题，适配个人学习场景）。学习技巧：基于Hugging Face Transformers库，结合公开数据集（IMDB、SQuAD）完成实操，从文本分类、问答系统等简单任务入手，记录微调参数（学习率、批次大小、训练轮次）对效果的影响，总结调优经验。

（三）大模型优化技术（按需学习，小白先掌握基础）

大模型存在参数多、存储成本高、推理速度慢等问题，优化技术是实现工程化落地的关键，小白可先掌握基础优化方法，有进阶需求再深入学习：

• 模型压缩：核心掌握知识蒸馏、剪枝、量化三大技术，小白重点学量化（将FP32精度转为FP16/INT8），用Hugging Face Accelerate库实操，对比压缩前后模型的效果、速度与体积，理解其适用场景；
• 分布式训练：针对大模型训练的高算力需求，小白无需追求大规模集群实操，重点理解数据并行、模型并行的逻辑，用PyTorch Distributed实操小规模模型的分布式训练流程，了解数据同步、参数更新的核心逻辑即可。

（四）主流应用场景实操（小白必练，积累实战经验）

结合具体场景学习，能快速将理论知识转化为实战能力，避免“学了不用、学用脱节”。小白重点聚焦3大核心领域，从简单任务入手逐步进阶，每个场景练1个小项目即可：

• 自然语言处理（NLP）：从文本分类、情感分析入手，比如用BERT模型做IMDB影评情感分析，掌握数据预处理、模型微调、效果评估全流程，再逐步尝试机器翻译、问答系统；
• 计算机视觉（CV）：学习ViT（视觉Transformer）模型的图像分类、Stable Diffusion的文本生成图像，用OpenCV处理图像数据，实操简单的图像生成任务，拓宽技术边界；
• 多模态模型：聚焦跨模态数据融合，用Hugging Face加载CLIP、DALL-E等预训练模型，实操跨模态检索、文本生成图像等任务，适配行业前沿需求，提升自身竞争力。

四、实战精进：通过项目沉淀学习成果（小白最易忽略的点）

实战是检验学习效果的唯一标准，也是巩固知识、提升能力的核心途径。很多小白只学理论不做项目，最终“会看不会写”，无法将知识转化为能力。建议每个学习阶段都搭配对应项目，从简单到复杂逐步进阶，既积累实操经验，又能形成个人作品集，为后续求职、技术分享提供背书。以下是分阶段项目推荐（小白可直接照搬）：

1. 入门级：文本情感分析系统（小白首选）

基于BERT模型，使用IMDB电影评论数据集，实现评论情感（正面/负面）分类。核心目标：掌握文本数据预处理、预训练模型加载、简单微调、效果评估全流程，最终将模型部署为API接口（用FastAPI），实现简单调用。难度低、易上手，适合入门阶段巩固基础工具与微调方法。

2. 进阶级：简易智能问答机器人

基于GPT-3.5/LLaMA微调，结合SQuAD问答数据集，实现“输入问题-返回精准答案”功能，优化加入上下文记忆能力（记住对话历史），提升交互体验。核心目标：掌握轻量微调技术（LoRA）、对话逻辑设计、上下文管理，熟悉生成式大模型的应用与优化，适合有一定基础的小白进阶。

3. 进阶级：多场景文本生成工具

基于GPT-2/LLaMA，搭建支持小说续写、营销文案生成、代码片段生成的多功能工具，优化生成效果（控制长度、风格、准确性）。核心目标：掌握生成式模型的调优技巧、prompt工程设计，理解自回归生成的核心逻辑，提升模型适配多场景的能力，适配职场文本生成需求。

4. 高阶：多模态图像生成工具

基于Stable Diffusion，实现“文本描述-生成图像”功能，支持生成分辨率调节、风格控制（写实、动漫、油画）、图像修复等功能，封装为简单桌面端工具（用PyQt）。核心目标：掌握多模态模型加载与调优、工具封装、用户交互设计，提升工程化落地能力，适合想深耕大模型应用的程序员。

小白项目实操要点：① 注重代码规范与注释，方便后续复盘与优化；② 撰写详细的README文档，标注项目目标、技术栈、核心步骤、问题解决方案；③ 及时将项目上传至GitHub，形成个人作品集；④ 遇到问题先尝试通过官方文档、开源社区解决，培养独立排障能力（程序员必备技能）。

五、借力开源：融入社区加速学习（小白少走弯路的关键）

大模型技术迭代速度快，仅靠个人学习易滞后于行业动态。融入开源社区，既能获取最新技术资源、优质代码，又能结识同行、交流学习心得，大幅提升学习效率，小白重点关注这4个核心社区，不用贪多：

• Hugging Face：大模型学习首选社区，提供海量预训练模型（覆盖NLP、CV、多模态）、工具库、官方教程与实战案例，社区活跃，问题能快速得到解答。新手可从官方入门教程入手，逐步尝试贡献代码或反馈Issue；
• OpenAI：聚焦GPT系列生成式大模型，关注其开源模型（GPT-2）、API接口与技术博客，能及时了解前沿生成式大模型技术。新手可通过API快速搭建生成式应用（文本生成、对话机器人），降低实操门槛；
• PyTorch Hub & TensorFlow Model Garden：两大深度学习框架的官方模型库，包含Transformer、ViT等大模型的参考实现，代码规范、注释详细，适合学习标准化开发思路，提升代码质量；
• 国内开源社区：阿里云PAI、百度飞桨PaddlePaddle、字节跳动火山方舟，提供适配中文场景的大模型（如ERNIE、ChatGLM）、中文数据集与教程，解决英文资源理解难度大、中文适配性差的问题，适合聚焦中文场景学习的开发者。

小白参与方式（简单易操作）：① 阅读开源项目源码，拆解核心逻辑，模仿编写简化版代码，提升编码能力；② 针对项目中的问题提交Issue，或修复简单Bug提交PR，积累社区贡献；③ 加入社区讨论群、CSDN大模型板块，分享学习心得、请教问题，拓宽技术视野。

六、资源精选：高效学习的“加速器”（小白直接收藏）

选择优质学习资源能少走弯路，避免被劣质内容误导。以下按“在线课程、核心书籍、论文博客”分类，精选适配不同学习阶段的资源，兼顾理论与实操，小白可按需选择，不用收集太多资源，聚焦1-2个深耕即可：

（一）在线课程

• Coursera《深度学习专项课程》（Andrew Ng主讲）：深度学习入门经典，系统覆盖基础概念，讲解深入浅出，适合零基础搭建知识框架，缺点是案例偏传统深度学习，可搭配大模型实操补充；
• Fast.ai《Practical Deep Learning for Coders》：实战导向极强，通过项目驱动学习，代码示例简洁易懂，适合有Python基础、想快速上手实操的开发者；
• 李沐《动手学深度学习》：课程与书籍配套，结合PyTorch实操，涵盖Transformer架构、大模型微调等核心内容，讲解细致、案例丰富，是大模型学习的必备课程，小白强烈推荐。

（二）核心书籍

• 《深度学习》（Ian Goodfellow等著）：被誉为深度学习“圣经”，全面覆盖数学原理、算法模型，适合夯实理论基础，建议搭配实操课程同步学习，避免过于抽象；
• 《动手学深度学习》（李沐等著）：实操性极强，每章配套PyTorch代码示例与实战任务，能快速将理论转化为实战能力，书中对Transformer架构的讲解细致，小白必备；
• 《大模型实战：技术、架构与案例》：聚焦大模型落地实操，涵盖模型选型、微调优化、部署运维全流程，搭配大量行业案例，适合进阶阶段学习，衔接职场实际需求。

（三）论文与技术博客

• arXiv：大模型前沿论文首发平台，重点精读Transformer（《Attention is All You Need》）、BERT、GPT系列核心论文。小白建议先看中文解读版（知乎、掘金）搭建框架，再精读原文核心部分，无需纠结复杂推导；
• 技术博客：英文首选Medium（关注Hugging Face、OpenAI官方博客），中文首选掘金、InfoQ、CSDN大模型板块，关注李沐、Hugging Face中文社区等优质作者，获取实操经验、行业动态，及时跟进前沿技术。

七、学习规划：分阶段稳步提升（小白可直接照搬，附时间节点）

大模型学习是一个长期过程，很多小白因为没有规划，中途放弃。以下规划适配零基础人群，有基础者可压缩对应阶段时间，聚焦薄弱环节突破，每天保持3-4小时学习时间，稳步推进即可：

（一）入门阶段（1-3个月）：夯实基础，建立认知

核心目标：掌握Python、基础工具与框架，建立大模型整体认知。重点任务：① 精通Python核心语法与数据结构，完成100+基础编程题；② 掌握Pandas、NumPy基础用法，能处理简单文本/数值数据；③ 入门PyTorch框架，跑通简单神经网络训练流程；④ 学会用Hugging Face加载预训练模型，完成简单推理任务；⑤ 完成1-2个入门小项目。

（二）进阶阶段（3-6个月）：攻克核心，提升实操

核心目标：掌握大模型核心技术，能独立完成微调与实战项目。重点任务：① 深入学习Transformer架构，复现简化版代码；② 掌握预训练与轻量微调技术，用公开数据集完成2-3个微调任务；③ 学习大模型基础优化方法；④ 完成2-3个实战项目；⑤ 加入开源社区，阅读优质项目源码。

（三）精通阶段（6-12个月）：深耕细分，形成竞争力

核心目标：聚焦细分领域，形成个人核心竞争力。重点任务：① 聚焦一个细分方向（应用开发、算法优化、工程落地）深入突破；② 跟进前沿论文与开源项目，尝试复现简单前沿技术；③ 搭建复杂项目，完善个人作品集；④ 撰写技术博客，分享学习心得；⑤ 尝试参与开源项目贡献或技术竞赛。

八、常见问题解答（小白必看，避坑指南）

1. 零基础能学好大模型吗？

可以！但需遵循“循序渐进、先易后难”的原则，避免急于求成。建议先花1-2个月补全Python、基础数学、机器学习基础，再切入大模型应用层面，从简单项目入手积累成就感。切忌一开始就啃论文、底层架构，容易打击学习积极性。只要保持每日学习、注重实操，零基础也能在6-12个月内掌握大模型核心技能。

2. 学习大模型需要高性能显卡吗？

不一定，可根据学习阶段灵活选择，小白无需一开始就买高端显卡：① 入门阶段：完全可以用Colab、Kaggle等免费云平台，提供GPU资源，满足预训练模型加载、小规模微调需求，无需额外付费；② 进阶阶段：若需本地频繁实操，可选择搭载RTX 3090/4090的设备（显存16G及以上）；③ 无本地显卡：可租用阿里云、腾讯云GPU服务器，按需付费，降低学习成本。

3. 如何避免陷入“调参黑盒”？

核心是“懂原理、多实验、善总结”，摆脱经验依赖。① 夯实基础：搞懂模型原理、损失函数、优化算法的核心逻辑，明确各参数的作用（比如学习率决定参数更新步长）；② 对比实验：每次只调整一个参数，记录参数变化对模型效果的影响，总结规律；③ 可视化分析：用TensorBoard可视化损失曲线、梯度变化，直观判断模型训练状态，而非盲目调参。

最后提醒：大模型学习没有“捷径”，但有“方法”。核心是围绕“基础铺垫-核心攻坚-实战沉淀”的逻辑，循序渐进提升，既不要急于求成、好高骛远，也不要只学不练、陷入理论怪圈。收藏本文，跟着分阶段规划推进，结合实战积累经验、融入社区拓宽视野，你就能逐步从大模型新手，成长为具备“懂原理、会实操、能落地”核心能力的技术人才，稳稳抓住AI时代的风口！

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。

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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

• …

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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】