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宁夏政务大厅城乡建设厅口网站,wordpress 显示发布时间,wordpress怎么才能快,亚马逊雨林有人类居住吗本文提供了2025年AI大模型应用开发的完整学习路线#xff0c;包含7大阶段32章实战内容#xff0c;从基础应用到多模态开发。作者团队耗时6个月打造#xff0c;覆盖提示词工程、RAG系统、Agent开发等核心技能#xff0c;适合零基础到进阶学习者。掌握到第四级别可胜任多数市…本文提供了2025年AI大模型应用开发的完整学习路线包含7大阶段32章实战内容从基础应用到多模态开发。作者团队耗时6个月打造覆盖提示词工程、RAG系统、Agent开发等核心技能适合零基础到进阶学习者。掌握到第四级别可胜任多数市场岗位资料已上传CSDN平台免费领取助开发者抓住AI风口实现薪资提升。23年 AI 大模型技术狂飙一年后24年 AI 大模型的应用已经在爆发因此掌握好 AI 大模型的应用开发技术就变成如此重要那么如何才能更好地掌握呢一份 AI 大模型详细的学习路线就变得非常重要由于 AI 大模型应用技术比较新业界也没什么参照标准打造 AI 大模型技术的学习路线并非一件容易的事我和团队花费了6个多月时间边整理、边摸索、边实践打造了业界首份 AI 大模型学习路线。这份完整的AI大模型学习路线都已上传至CSDN需要的小伙伴可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】AGI大模型应用开发学习路线第一阶段 ·大模型开发基础第一章AI新篇章为什么要学习大模型开发需要准备的工具和环境第二章大模型的训练与应用大模型发展史从大模型预训练、微调到应用GPT结构剖析大模型家族、类别、应用场景RAGAgent与小模型第三章大模型实操与API调用通过API调用大模型单论对话与多轮对话调用开源模型与闭源模型调用ChatGLMBaichuanYi-34B调用GPTLLaMA模型调用模型的部署、容器化第四章提示工程技术1提示词的常见结构提示词的模版化Zero-shot与Few-shotIn-context learningChain of thought prompting第五章提示工程技术2Tree of thought promptingGraph of thought promtingSelf-consistencyActive-promptPrompt chaining第二阶段 ·RAG基础与架构第六章RAG基础与架构为什么需要RAGRAG的经典应用场景RAG的经典结构与模块向量数据库检索与生成第七章【项目实战】基于RAG的PDF文档助产品介绍与核心功能技术方案与架构设计文档读取和解析文档的切分和文档向量化query搜索与文档排序提示模版与大模型API接入模型部署与Web应用第八章文档切分常见算法根据每个Sentence切分根据固定字符数切分根据固定sentence数切分根据递归字符来切分根据语义相似度来切分第九章向量数据库常见算法常用向量数据库以及类别向量数据库与索引算法到排表与搜索优化KNN与近似KNNProduct Quantization第十章向量数据库算法进阶- HSNWHSNW算法在索引中的重要性NSW算法解读NSW图中的搜索问题Skip List讲解具有层次结构的NSW第十一章【项目实战】基于RAG的新闻推荐推荐系统原理、应用场景以及架构剖析传统推荐算法与基于LLM推荐算法新闻数据的准备与整理推荐中的召回与精排精排与Prompt构建模型部署与测试第三阶段 ·RAG与LangChain第十二章LangChain基础应用为什么需要LangChain?通过一个小项目快速理解各个模块LangChain调用模型PromptTemplate的应用输出格式设定Pydantic Object设计第十三章理解Function Calling什么是 Function Calling自定义输出结构基于OpenAI调用Function CallingFunction Calling的稳定性LangChain与Function Calling第十四章LangChain与Retrieval组件Document LoadersText SplittersText Embedding模型常用的向量数据库调用常用的Retriever第十五章LangChain与Chain组件为什么需要ChainLLMChain, Sequential ChainTransform ChainRouter Chain自定义Chain第十六章Advanced RAG1经典RAG的几个问题Self-querying retrievalMultiQuery retrieverStep-back prompting基于历史对话重新生成Query其他Query优化相关策略第十七章Advanced RAG2Sentence window retrievalParent-child chunks retrievalFusion RetrievalEnsemble RetrievalRPF算法第十八章基于RAGAS的RAG的评估为什么需要评估RAGRAG中的评估思路评估指标设计套用在项目中进行评估RAGAS评估框架的缺点第十九章实战基于Advanced RAG的PDF问答需求理解和系统设计经典RAG架构下的问题检索器优化生成器优化系统部署与测试第四阶段 ·模型微调与私有化大模型第二十章开源模型介绍模型私有化部署的必要性中英开源模型概览与分类ChatGLM, BaichuanYi等中文开源模型LLaMAMistral系列英文开源模型微调所需要的工具和算力第二十一章模型微调基础判断是否需要模型微调模型微调对模型的影响和价值选择合适的基座模型数据集的准备微调训练框架的选择第二十二章GPU与算力GPU与CPUGPU的计算特性微调所需要的算力计算公式常见GPU卡介绍与比较搭建GPU算力环境第二十三章高效微调技术-LoRA全量微调与少量参数微调理解LoRA训练以及参数PEFT库的使用LoRA训练硬件资源评估认识QLoRA训练第二十四章【项目实战】基于ChatGLM-6BLoRA对话微调模型理解ChatGLM模型家族以及特性导入模型以及tokenizer设计模型参数以及LoRA参数训练以及部署微调模型测试微调模型第五阶段 ·Agent开发第二十五章Agent开发基础什么是Agent什么是Plan, Action, Tools经典的Agent开源项目介绍编写简单的Agent程序Agent目前面临的挑战与机遇第二十六章自定义Agent工具LangChain所支持的Agent什么需要自定义Agenttool decorator的使用编写自定义Agent工具编写完整的Agent小项目第二十七章深入浅出ReAct框架回顾什么是CoTCoT和Action的结合剖析ReAct框架的Prompt结构从零实现ReActfrom Scratch)ReAct框架的优缺点分析第二十八章【项目实战】开源Agent项目开源Agent项目以及分类AutoGPT项目讲解MetaGPT项目讲解其他开源项目Agent技术目前存在的问题第二十九章深度剖析Agent核心部件Agent的planningAgent的reasoningAgent的knowledgeAgent的memoryAgent的泛化能力第三十章【项目实战】基于Agent的AI模拟面试需求设计和系统设计工具的设计AI面试中的深度询问方案设计提示工程设计Memory的设计智能体开发与部署第三十一章Agent其他案例分享AI旅游规划师AI产品销售AI房租推荐AI图像处理AI网站开发第三十二章其他Agent前沿应用多个Agent的协同Agent的group行为Agent SocietyAgent的Personality斯坦福小镇案例第六阶段 ·智能设备与“小”模型第三十三章智能设备上的模型优化基础智能设备特性以及资源限制模型优化的必要性常见的模型压缩技术轻量级模型架构介绍开源小模型第三十四章模型在智能设备上的部署多大的模型适合部署流程概述模型转换工具模型部署实战性能测试与优化第三十五章边缘计算中的大模型挑战与机遇边缘计算的概念和重要性模型所要满足的要求与性能上的平衡模型在边缘设备上的应用案例未来“小”模型发展趋势24年“小”模型机会第七阶段 ·多模态大模型开发第三十六章多模态大模型基础什么是多模态模型多模态的应用场景DALLE-3与MidjourneyStable Diffusion与ControlNet语音合成技术概述主流TTS技术剖析第三十七章多模态模型项目剖析多模态大模型最新进展Sora对多模态大模型会产生什么影响案例MiniGPT-4与多模态问答案例BLIP与文本描述生成案例Video-LLaVA与多模态图像视频识别第三十八章大模型的挑战与未来大模型技术局限性大模型的隐私性和准确性大模型和AGI未来GPT商城的机会多模态的机会对于开发工程师未来的启示一般掌握到第四个级别市场上大多数岗位都是可以胜任但要还不是天花板天花板级别要求更加严格对于算法和实战是非常苛刻的。建议普通人掌握到L4级别即可。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。我意识到有很多经验和知识值得分享给大家也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。这份完整版的大模型 AI 学习和面试资料已经上传CSDN朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】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。1.AI大模型学习路线图2.100套AI大模型商业化落地方案3.100集大模型视频教程4.200本大模型PDF书籍5.LLM面试题合集6.AI产品经理资源合集获取方式有需要的小伙伴可以保存图片到wx扫描二v码免费领取【保证100%免费】