学习大模型，实践是非常重要的，所以首先得有显卡，可以购买，也可以在各种云平台上短租，具备此条件，然后再学习，才能达到事半功倍的效果。作为学习目的，显卡有16G显存就基本上够用了（大概1000多块钱）。
成体系学习路径
1、学习基础理论，主要包括神经网络、NLP、Transformer三部分。
2、学习部署大模型，了解模型的参数规模、精度、量化等概念。
3、学习微调大模型，了解全量微调、LoRA微调、SFT、强化训练等基础理论，实践LoRA微调。
4、学习开发Chat应用，了解最简LLM应用的开发过程。
5、学习RAG技术，先学习部署Dify等产品，然后学习langchain、llmindex等agent相关技术，深入学习Function-calling、Tools、Action等相关知识。
快速入门
如果系统地学习时间不好安排，也有快速入门的办法。
1、学习部署：部署Deepseek蒸馏模型或qwen3。
2、学习微调：trl、unsloth、LlamaFactory任一种均可。
3、学习应用：Dify、OpenWebUI等均可。
4、学习开发：Chat、RAG等。
5、智能体学习：常用Agent开发。
6、重学理论：神经网络、NLP、Transformer。
学到哪算哪。
注意事项
1、不建议用Ollama等量化工具部署模型，因为5分钟就学会了，让人误以为大模型部署不过如此，其实Q4量化的精度很低，不适合用于生产环境。
2、学习大模型是个系统性的过程，得一步一步学习实践，教程方面也要成体系的。
3、开始学习大模型，不能一下钻研很深的理论，还是要以实践为主。
如何学习AI大模型？
我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。
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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。
👉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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