前言
转行从事 AI 大模型开发是否困难？怎样学习才能顺利找到相关工作？这大概是所有新人都会面临的问题。基于此，我结合自身经历，进行了一些总结并整理出学习方法，期望能给大家提供一定的帮助。
1. AI 大模型开发基础理论知识
AI 大模型开发理论知识是开展工作的理论依据与支撑，是开发过程中极为重要的阶段必须掌握的技能。
- 机器学习基本概念：深入理解机器学习的基本原理与分类，例如监督学习、无监督学习以及强化学习等相关内容。
- 深度学习框架：对常见的深度学习框架，如 TensorFlow、PyTorch 等做到熟悉掌握。
- 神经网络原理：了解神经网络的基本结构与工作原理，涵盖前向传播和反向传播等方面。
- 大模型训练技巧：熟练掌握大规模模型的训练技巧，像迁移学习、分布式训练等相关技术。
2. 编程语言功底——Python
Python 是 AI 大模型开发的主要编程语言，对于开发者而言，掌握 Python 是一项基本要求。
- Python 基础：包括 Python 语言特点、运行环境、基本语法、代码风格以及示例程序。
- 数据结构：熟悉数字、字符串、列表、元组、字典、集合等数据结构相关知识。
- 程序控制：掌握顺序结构、循环结构、判断结构以及异常处理等程序控制方法。
- 函数：了解如何定义函数、函数的参数、返回值、变量作用域、匿名函数以及常用内置函数等。
- 模块和库：清楚模块和包的概念、import 关键字的使用、常用标准库、常用第三方库以及包管理工具 pip。
- 面向对象：明白面向对象的起源与优势、面向对象的特性以及类和对象之间的联系、对象的特殊方法。
- 并发编程：掌握多进程、多线程、协程、线程池、同步控制、线程通信、分布式、猴子补丁、async 语法以及生成器相关知识。
- 网络编程：了解 socket 编程基础、TCP 服务端和客户端、并行请求处理、HTTP 服务端和客户端相关内容。
3. 数据处理和机器学习库
在 AI 大模型开发中，数据处理和机器学习库是不可或缺的工具。
- 数据预处理：掌握数据清洗、数据标准化、数据归一化等操作。
- 数据可视化：能够运用 matplotlib、seaborn 等库进行数据可视化。
- 机器学习库：熟悉 scikit - learn、pandas 等机器学习库的使用方法。
4. 深度学习框架
深度学习框架是进行 AI 大模型开发的核心工具。
- TensorFlow：了解 TensorFlow 的基本概念与架构，熟练掌握常用 API，例如 tf.data、tf.keras 等。
- PyTorch：熟悉 PyTorch 的基本概念与架构，掌握常用 API，如 torch.nn、torch.optim 等。
5. AI 大模型训练和部署
AI 大模型训练和部署是将模型应用于实际场景的关键步骤。
- 模型训练：熟练掌握模型的训练流程，包括数据准备、模型构建、损失函数选择以及优化器选择等方面。
- 模型评估：了解模型的评估指标，如准确率、召回率、F1 值等。
- 模型部署：熟悉模型的部署流程，涵盖模型转换、模型优化、模型服务等相关内容。
6. AI 大模型应用场景
了解 AI 大模型在不同领域的应用场景，例如自然语言处理、计算机视觉、推荐系统等领域。
- 自然语言处理：了解 NLP 的基本任务，如文本分类、命名实体识别、机器翻译等相关任务。
- 计算机视觉：了解 CV 的基本任务，如图像分类、目标检测、图像分割等相关任务。
- 推荐系统：熟悉推荐系统的基本原理和常用算法，如协同过滤、矩阵分解等相关算法。
7. 持续学习和实践
AI 大模型开发是一个快速发展的领域，需要持续学习和实践。
- 参与开源项目：积极参与开源项目，了解实际开发流程以及团队合作方式。
- 阅读论文和博客：大量阅读最新的论文和博客，及时了解前沿技术和最佳实践。
- 实践项目：通过实践项目，将理论知识运用到实际当中，提高解决问题的能力。
最后，我整理了一些 AI 大模型开发学习资料，对于学习 AI 大模型开发的小伙伴来说应该颇具帮助。有需要资料的朋友可以扫描下方二维码免费领取！！！
这些资料包括：AI 大模型学习路线图、50 多天的上课视频、16 个突击实战项目、80 余个 AI 大模型开发工具、37 份开发文档、70 个 AI 大模型相关问题、40 篇开发经验级文章、上千份开发真题分享，还有 2021 AI 大模型面试宝典以及 AI 大模型开发求职的各类精选简历，希望能对大家有所帮助……
学习不应孤军奋战，最好能够抱团取暖、相互成就、共同成长。群体效应的效果是非常强大的，大家一起学习、一起打卡，会更有学习动力，也更能坚持下去。
大模型资源分享
针对所有自学遇到困难的同学，我为大家系统梳理了大模型学习的脉络，并且分享这份LLM大模型资料：其中包括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免费领取↓↓↓
一、全套 AGI 大模型学习路线
AI 大模型时代的精彩学习之旅：从根基铸就到前沿探索，牢牢掌握人工智能核心技能！
二、640 套 AI 大模型报告合集
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三、AI 大模型经典 PDF 书籍
伴随人工智能技术的迅猛发展，AI 大模型已然成为当今科技领域的一大热点。这些大型预训练模型，诸如 GPT-3、BERT、XLNet 等，凭借其强大的语言理解与生成能力，正在重塑我们对人工智能的认知。而以下这些 PDF 书籍无疑是极为出色的学习资源。
阶段 1：AI 大模型时代的基础认知
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目标：深入洞悉 AI 大模型的基本概念、发展历程以及核心原理。
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内容
：
- L1.1 人工智能概述与大模型起源探寻。
- L1.2 大模型与通用人工智能的紧密关联。
- L1.3 GPT 模型的辉煌发展历程。
- L1.4 模型工程解析。
- L1.4.1 知识大模型阐释。
- L1.4.2 生产大模型剖析。
- L1.4.3 模型工程方法论阐述。
- L1.4.4 模型工程实践展示。
- L1.5 GPT 应用案例分享。
阶段 2：AI 大模型 API 应用开发工程
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目标：熟练掌握 AI 大模型 API 的运用与开发，以及相关编程技能。
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内容
：- L2.1 API 接口详解。
- L2.1.1 OpenAI API 接口解读。
- L2.1.2 Python 接口接入指南。
- L2.1.3 BOT 工具类框架介绍。
- L2.1.4 代码示例呈现。
- L2.2 Prompt 框架阐释。
- L2.2.1 何为 Prompt。
- L2.2.2 Prompt 框架应用现状分析。
- L2.2.3 基于 GPTAS 的 Prompt 框架剖析。
- L2.2.4 Prompt 框架与 Thought 的关联探讨。
- L2.2.5 Prompt 框架与提示词的深入解读。
- L2.3 流水线工程阐述。
- L2.3.1 流水线工程的概念解析。
- L2.3.2 流水线工程的优势展现。
- L2.3.3 流水线工程的应用场景探索。
- L2.4 总结与展望。
阶段 3：AI 大模型应用架构实践
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目标：深刻理解 AI 大模型的应用架构，并能够实现私有化部署。
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内容
：- L3.1 Agent 模型框架解读。
- L3.1.1 Agent 模型框架的设计理念阐述。
- L3.1.2 Agent 模型框架的核心组件剖析。
- L3.1.3 Agent 模型框架的实现细节展示。
- L3.2 MetaGPT 详解。
- L3.2.1 MetaGPT 的基本概念阐释。
- L3.2.2 MetaGPT 的工作原理剖析。
- L3.2.3 MetaGPT 的应用场景探讨。
- L3.3 ChatGLM 解析。
- L3.3.1 ChatGLM 的特色呈现。
- L3.3.2 ChatGLM 的开发环境介绍。
- L3.3.3 ChatGLM 的使用示例展示。
- L3.4 LLAMA 阐释。
- L3.4.1 LLAMA 的特点剖析。
- L3.4.2 LLAMA 的开发环境说明。
- L3.4.3 LLAMA 的使用示例呈现。
- L3.5 其他大模型介绍。
阶段 4：AI 大模型私有化部署
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目标：熟练掌握多种 AI 大模型的私有化部署，包括多模态和特定领域模型。
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内容
：- L4.1 模型私有化部署概述。
- L4.2 模型私有化部署的关键技术解析。
- L4.3 模型私有化部署的实施步骤详解。
- L4.4 模型私有化部署的应用场景探讨。
学习计划：
- 阶段 1：历时 1 至 2 个月，构建起 AI 大模型的基础知识体系。
- 阶段 2：花费 2 至 3 个月，专注于提升 API 应用开发能力。
- 阶段 3：用 3 至 4 个月，深入实践 AI 大模型的应用架构与私有化部署。
- 阶段 4：历经 4 至 5 个月，专注于高级模型的应用与部署。
