前言

AI大模型正在改变世界，从智能客服到自动驾驶，从医疗诊断到金融分析，它无处不在。学习AI大模型应用开发，就是抓住未来的机会。

但有很多人还不了解，要怎么学？如何掌握AI大模型应用技术，怎么快速转型成为一个AI大模型应用开发工程师呢？这份大厂的学习路线请码住哦！

按照这四个步骤由浅入深，通过了解AI大模型原理与核心技术、掌握各种AI辅助工具、产品开发实操、持续学习AI前沿技术、积累项目实战经验，掌握这些轻松入门成为AI大模型应用开发工程师！

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

• 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

• …

学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。

如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。

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