今天主要介绍下本系列实践的整体思路。

一，背景信息

在本地玩大模型和智能体，必须有显卡（虽然本人所用的是一张入门级显卡），不然纯靠CPU，执行效率会很差。

硬件资源：

1台 Dell R750服务器

• 2* Interl Xeon 16核心32线程；

• 128GB DDR4 内存；

• 英伟达 RTX4090 24GB显卡；

• 480G企业级固态硬盘；

• 8TB SAS数据盘；

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业务需求：

本人从事地理信息行业，涉及外业调查、数据采集、空间规划设计、方案编制、政务类信息系统开发等业务。基于本人从事工作的业务需求，尝试将大模型进行以下场景探索：

• 基于大模型的遥感影像地块提取（集成深度学习模型）；

• 基于大模型的空间坐标转换；

• 基于大模型的标准方案编制；

• 基于大模型的行业知识问答；

• 基于大模型的...

二，实践路径

从零开始，一步步将技术基础、数据内容和企业应用搭建起来，以下是本人计划的操作步骤。

第1步：部署linux系统，并在linux中安装英伟达rtx4090显卡驱动和CUDA；

第2步：部署本地大模型部署工具Ollama；

第3步：拉取DeepSeek、Qwen等国内主流的推理大模型和文本嵌入模型；

第4步：部署支持千万以上数据量的向量库Milvus Standalone；

第5步：整理表格文件、文档文件和pdf文件，对文件内容进行字符集统一、去页眉/页脚/页码、去冗余空格/空行、去特殊符号、统一单位/量纲、表格数值校验和去重等清洗操作，形成通用脚本；

第6步：制作切分段落和向量化脚本，解析文本到向量库，构建企业私有知识库；

第7步：部署大模型开发和运营工具Dify；

第8步：基于Dify结合企业私有知识库，集成专有处理模型，构建各类工作流并发布。

我们该怎样系统的去转行学习大模型 ？

很多想入行大模型的人苦于现在网上的大模型老课程老教材，学也不是不学也不是，基于此，我用做产品的心态来打磨这份大模型教程，深挖痛点并持续修改了近100余次后，终于把整个AI大模型的学习门槛，降到了最低！

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二、640套大模型报告（免费分享）

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三、大模型系列视频教程（免费分享）

四、2025最新大模型学习路线（免费分享）

我们把学习路线分成L1到L4四个阶段，一步步带你从入门到进阶，从理论到实战。

L1阶段:启航篇丨极速破界AI新时代

L1阶段：我们会去了解大模型的基础知识，以及大模型在各个行业的应用和分析；学习理解大模型的核心原理、关键技术以及大模型应用场景。

L2阶段：攻坚篇丨RAG开发实战工坊

L2阶段是我们的AI大模型RAG应用开发工程，我们会去学习RAG检索增强生成：包括Naive RAG、Advanced-RAG以及RAG性能评估，还有GraphRAG在内的多个RAG热门项目的分析。

L3阶段：跃迁篇丨Agent智能体架构设计

L3阶段：大模型Agent应用架构进阶实现，我们会去学习LangChain、 LIamaIndex框架，也会学习到AutoGPT、 MetaGPT等多Agent系统，打造我们自己的Agent智能体。

L4阶段：精进篇丨模型微调与私有化部署

L4阶段：大模型的微调和私有化部署，我们会更加深入的探讨Transformer架构，学习大模型的微调技术，利用DeepSpeed、Lamam Factory等工具快速进行模型微调。

L5阶段：专题集丨特训篇 【录播课】

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