3个层次6个方向，学完怎么能不算大模型专家呢~😍

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第一层：大模型基础技术 🏠
无论你是想进入哪个领域的大模型开发，第一步都是选择一个合适的大模型。这一步非常关键，因为它直接影响到后续的所有工作。🤔
🚀选择模型：
【开源模型】如Hugging Face的Transformers库中的模型，适合需要高度定制和数据隐私保护的场景。
【在线模型】如OpenAI的GPT系列、阿里云的Qwen等，适合快速原型开发。
【端侧模型】如Apple的Core ML，适合移动设备上的轻量级应用。
【图音视频大模型】如图像识别、语音识别和视频生成模型。
【推理大模型】适用于需要高性能推理的场景。
🚀安装和部署：
【硬件环境】选择合适的硬件配置，确保模型能够高效运行。
【软件环境】搭建必要的软件环境，如Python环境、CUDA等。
【加速操作】使用量化和推理加速工具，提高模型运行速度。
🚀调用模型：
【API调用】使用模型提供商的API，快速调用模型。
【本地推理】在本地环境中运行模型，确保数据安全。

第二层：大模型进阶技术 🔍
当你掌握了基础技术后，下一步是学习一些进阶技术，这些技术能够让你的大模型更加智能和高效。💡
🚀大模型微调：
定义：通过对预训练模型进行微调，使其更好地适应特定任务。
方法：常见的微调方法包括LoRA、PEFT等。
实践：使用开源数据集进行微调，或创建自己的数据集。
🚀RAG技术：
定义：通过外部知识库增强模型的生成能力。
应用：适用于需要大量背景知识的任务，如问答系统。
工具：使用RAG Flow、QAnything等框架。
🚀Agent技术：
定义：将大模型封装成智能代理，用于自动化任务处理。
开发框架：如LangChain、LlamaIndex等。
应用：开发聊天机器人、智能助手等应用。

AI大模型学习路线

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这是一份大模型从零基础到进阶的学习路线大纲全览，小伙伴们记得点个收藏！

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。

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👉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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