本文提供一份详细的12周学习计划帮助具备Python基础的开发者掌握LLM应用开发。内容涵盖API调用、提示词工程、Function Calling、RAG、Agent开发、LangChain框架及国产平台Dify、Coze的使用。通过每天1-1.5小时的投入学员可达到初级LLM应用工程师水平独立开发企业级应用薪资可达一线城市的15-25K/月。计划强调理解核心概念、实战项目和持续评估适合希望转型大模型应用领域的开发者。✦ 每天1-1.5小时12周后你也能成为LLM应用工程师 ✦你好我是和你一样的开发者。在传统开发领域摸爬滚打了多年面对大模型这波浪潮我一度感到迷茫。虽然能调用API、能照着案例写代码但当需要真正理解RAG、Agent、Function Calling这些概念时总感觉隔着一层纱。我相信很多开发者和我有同样的困惑。经过几个月的摸索和实践我整理了一份真正可落地的12周学习计划。今天我想把它分享给你。△ 从传统程序员到LLM应用工程师的转型之路写在前面我们到底需要什么基础很多人问我学这个需要多高的门槛说实话门槛没有想象中那么高。你只需要具备 必备基础必须要有Python基础变量、函数、类、异常处理HTTP/API基础理解GET/POST、JSON格式命令行基础能装包、能配环境英语四级水平能看懂API文档 如果你还欠缺这些建议先花2-4周补一下。你不需要是算法专家不需要懂Transformer原理不需要会写论文。你只需要是一个能写代码的开发者。12周后你能达到什么水平✦ 一句话总结能独立开发企业级LLM应用达到初级LLM应用工程师的水平。 ✦具体来说✅ 你会掌握熟练调用国内外主流大模型APIQwen、DeepSeek、智谱写出高质量的Prompt掌握Few-shot、Chain-of-Thought设计Function Calling工具实现多工具协同搭建RAG知识库问答系统开发能自主决策的Agent使用LangChain、Dify等主流框架本地部署开源模型 你能独立完成的项目智能客服Bot文档问答系统数据分析助手多工具智能Agent薪资参考一线城市15-25K/月这不是画饼这是我身边很多同行走过的路。核心提示不要被概念搞糊涂在学习之前我想先帮你厘清几个容易混淆的核心概念。这是我自己踩过的坑。概念一句话定义谁在做事Function Calling模型决定调用哪个函数但不执行模型决定 你执行Tool模型可以调用的能力描述JSON Schema你定义模型引用Skill封装好的复杂任务流程可能包含多个Tool你定义Agent执行Agent能自主决策调用哪些Tool/Skill的智能体模型框架共同完成Workflow固定的 任务执行顺序不是自主决策你编排系统执行✦ 一句话记忆Tool是说明书Function Calling是建议条Skill是套餐Agent是大脑Workflow是流水线。 ✦△ LLM应用开发核心技能栈12周详细学习计划以下是我为你制定的以周为单位、以天为单位的详细计划。每天投入1-1.5小时周末可以适当多学一点。第1周环境搭建与API入门本周目标能调用国产大模型API搭建本地开发环境天数学习任务预计时间周一注册阿里云百炼账号开通DashScope安装dashscope库1小时周二学习API基础API Key认证、调用Qwen模型1小时周三学习参数temperature、top_p、max_tokens1小时周四学习流式输出streaming实现打字机效果1小时周五学习多轮对话messages格式实现对话记忆1小时周六综合练习写一个命令行聊天机器人1.5小时周日复习整理笔记1小时 本周产出一个能对话的命令行聊天机器人第2周提示词工程实战本周目标掌握System Prompt设计能用提示词解决实际问题天数学习任务预计时间周一理解System Prompt vs User Prompt写3个不同角色的System Prompt1小时周二学习Few-shot Learning用例子引导输出1小时周三学习Chain-of-Thought让模型展示推理过程1小时周四学习结构化输出JSON格式约束1小时周五实战信息提取器从简历中提取姓名、电话、技能1小时周六实战文本分类器对用户反馈自动分类1.5小时周日复习优化Prompt模板库积累10个常用Prompt1小时 本周产出一套可复用的Prompt模板库第3周Function Calling精通本周目标掌握工具调用全流程能开发多工具Agent天数学习任务预计时间周一理解Function Calling原理画出流程图写第一个工具定义计算器1小时周二学习多工具场景计算器天气查询1小时周三学习参数校验和错误处理1小时周四学习工具结果回填和多轮自动追问缺失参数1小时周五实战餐厅预订Agent1小时周六实战数据分析助手调用SQL查询工具1.5小时周日复习代码重构用字典映射优化1小时 本周产出一个能预订餐厅的多轮对话Agent第4周RAG从入门到实战本周目标搭建自己的知识库问答系统天数学习任务预计时间周一理解RAG原理检索生成画出RAG流程图1小时周二学习Embedding向量化用模型将文本转向量1小时周三学习向量数据库FAISS本地版1小时周四学习文档分块策略Chunking1小时周五实战搭建简单RAG用你自己的文档1.5小时周六优化RAG加入rerank、HyDE1.5小时周日复习部署演示1小时 本周产出一个能回答私有文档问题的问答系统第5周LangChain核心本周目标掌握国内可用的LangChain能力天数学习任务预计时间周一安装LangChain理解核心概念跑通官方示例1小时周二学习LCELLangChain表达式语言用管道方式组装Chain1小时周三学习ChainLLMChain、SequentialChain1小时周四学习Memory管理实现带记忆的对话1小时周五学习Callback和输出解析实现结构化输出1小时周六实战用LangChain重写餐厅预订Agent1.5小时周日复习对比裸调API的差异1小时 本周产出用LangChain重构的Agent△ 12周学习路线时间轴第6周本地模型部署本周目标能在本地运行开源模型天数学习任务预计时间周一安装Ollama下载Qwen模型1小时周二学习Ollama的API调用用Python调用本地模型1小时周三学习模型量化int4/int81小时周四对比本地模型 vs API模型1小时周五学习用ollama搭建本地服务1小时周六实战本地RAG本地模型FAISS1.5小时周日复习性能调优1小时 本周产出完全离线的本地RAG系统第7周Agent开发本周目标能开发自主决策的智能体天数学习任务预计时间周一理解Agent架构ReAct模式画出Agent决策流程1小时周二学习构建Agent的工具集准备3-5个工具1小时周三实现思考-行动-观察循环1.5小时周四学习Plan-and-Solve让Agent先规划1小时周五实战研究助手Agent搜索总结1.5小时周六实战任务分解Agent复杂任务拆解执行1.5小时周日复习Agent调试技巧1小时 本周产出能自主决策的多工具Agent第8周国产框架实战本周目标掌握Dify和扣子Coze天数学习任务预计时间周一注册扣子Coze了解工作流跑通第一个Bot1小时周二学习Dify安装Docker部署1.5小时周三Dify知识库配置上传文档建知识库1小时周四Dify工作流编排1小时周五实战用Dify搭建客服Bot1.5小时周六实战用扣子搭建新闻聚合Bot1.5小时周日对比Dify vs 扣子 vs 自研1小时 本周产出用低代码平台搭建的Bot第9周评估与优化本周目标学会量化评估LLM应用效果天数学习任务预计时间周一学习评估指标准确率、召回率等1小时周二构建测试数据集50条测试用例1小时周三学习RAGAS评估框架1小时周四学习人工评估方法制作评估模板1小时周五成本优化token计数和缓存策略1小时周六延迟优化流式、批处理1.5小时周日复习建立持续评估流程1小时 本周产出一套完整的评估体系和自动化脚本第10周项目实战一客服Agent本周目标完成一个完整的客服Agent项目需求支持多轮对话、能回答产品问题RAG、能处理常见操作查询订单、修改信息、有人工兜底。天数任务重点关注周一需求分析与架构设计技术选型、数据流周二搭建基础框架FastAPI 前端Web界面周三集成RAG产品知识库文档处理、检索优化周四集成工具调用查询订单APIFunction Calling周五多轮对话状态管理Session、Memory周六人工兜底机制转人工、工单系统周日测试文档演示完整的项目交付第11周项目实战二数据分析Agent本周目标完成一个数据分析Agent项目需求理解自然语言查询、调用数据库SQL、执行Python计算、生成图表。天数任务重点关注周一需求分析与架构设计工具定义周二搭建数据库SQLite示例数据数据准备周三实现SQL查询工具Text-to-SQL周四实现Python计算工具代码执行沙箱周五实现可视化工具matplotlib生成图表URL周六集成Agent决策多工具协同周日测试优化演示项目交付第12周总结与规划本周目标复盘学习成果规划后续方向天数任务产出周一复盘12周学习成果学习成果清单周二整理代码仓库GitHub可展示的portfolio周三写一篇技术博客总结知识沉淀、求职素材周四确定后续专精方向Agent / RAG / 微调下阶段路线图周五制定进阶学习计划下阶段路线图周六参与开源项目/社区贡献代码周日休息庆祝国内可用资源清单考虑到网络环境以下资源全部可在国内正常访问 API平台阿里云百炼https://bailian.console.aliyun.com/DeepSeekhttps://platform.deepseek.com/ 学习平台国家高等教育智慧教育平台https://higher.smartedu.cn/ai2026️ 开发工具Ollama本地模型https://ollama.com/downloadDify低代码平台https://docs.dify.ai/zh/ 社区ModelScope魔搭社区https://modelscope.cn/一个实用的小工具为了方便你跟踪学习进度我写了一个简单的学习计划助手。你可以把它保存为study_assistant.py每天运行一下#!/usr/bin/env python3 # 学习计划助手 - 保存为 study_assistant.py 并运行 import json import os from datetime import datetime, date, timedelta from pathlib import Path运行方式python study_assistant.py它会显示今日学习任务记录完成状态生成明日计划查看学习进度写在最后我知道12周听起来很长。但想想看12周后你就能从只会调API变成能独立开发LLM应用。这可能是你2026年最有价值的投资。每天1-1.5小时刷短视频的时间就够了。我会持续分享学习过程中的心得和代码。如果你也在走这条路欢迎留言交流。✦ 种一棵树最好的时间是十年前其次是现在。 ✦加油我们路上见。最后如果说程序员已经是高薪职业那么干AI的程序员就是高薪中的高薪。现在的市场已经用数据给程序员指明了方向学AI大模型就是冲刺高薪的最优解看着身边越来越多的同行转型大模型、拿到高薪offer很多人心里都动了心但真正的难题来了零基础小白不知道从哪入门有基础的程序员找不到系统学习路径实战项目练手无门面试不知道考什么别慌今天就给大家整理了一份【2026年最新版】AI大模型免费学习资源包覆盖从入门到实战、从理论到面试、从基础到进阶的全流程所有资料均已整理归档无冗余、无套路免费分享给每一位想抓住AI风口的程序员和小白扫码免费领取全部内容1、大模型系统化学习路线2、大模型学习书籍文档3、AI大模型最新行业报告4、大模型项目实战配套源码5、大模型大厂面试真题四阶段精细化学习规划附时间节点可直接照做结合上述资源给大家整理了一份可直接落地的四阶段学习规划总时长约2个月小白可循序渐进程序员可根据自身基础调整节奏高效掌握大模型核心能力快速实现从“入门”到“能落地、能面试”的跨越。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天模型训练恭喜你如果学到这里你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作自己也能训练 GPT 了通过微调训练自己的垂直大模型能独立训练开源多模态大模型掌握更多技术方案。到此为止大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗为什么要做 RAG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…扫码免费领取全部内容6、这些资料真的有用吗这份资料由我和鲁为民博士(北京清华大学学士和美国加州理工学院博士)共同整理现任上海殷泊信息科技CEO其创立的MoPaaS云平台获Forrester全球’强劲表现者’认证服务航天科工、国家电网等1000企业以第一作者在IEEE Transactions发表论文50篇获NASA JPL火星探测系统强化学习专利等35项中美专利。本套AI大模型课程由清华大学-加州理工双料博士、吴文俊人工智能奖得主鲁为民教授领衔研发。资料内容涵盖了从入门到进阶的各类视频教程和实战项目无论你是小白还是有些技术基础的技术人员这份资料都绝对能帮助你提升薪资待遇转行大模型岗位。这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传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】
12周小白变LLM高手：收藏这份保姆级学习计划，轻松拿高薪！
本文提供一份详细的12周学习计划帮助具备Python基础的开发者掌握LLM应用开发。内容涵盖API调用、提示词工程、Function Calling、RAG、Agent开发、LangChain框架及国产平台Dify、Coze的使用。通过每天1-1.5小时的投入学员可达到初级LLM应用工程师水平独立开发企业级应用薪资可达一线城市的15-25K/月。计划强调理解核心概念、实战项目和持续评估适合希望转型大模型应用领域的开发者。✦ 每天1-1.5小时12周后你也能成为LLM应用工程师 ✦你好我是和你一样的开发者。在传统开发领域摸爬滚打了多年面对大模型这波浪潮我一度感到迷茫。虽然能调用API、能照着案例写代码但当需要真正理解RAG、Agent、Function Calling这些概念时总感觉隔着一层纱。我相信很多开发者和我有同样的困惑。经过几个月的摸索和实践我整理了一份真正可落地的12周学习计划。今天我想把它分享给你。△ 从传统程序员到LLM应用工程师的转型之路写在前面我们到底需要什么基础很多人问我学这个需要多高的门槛说实话门槛没有想象中那么高。你只需要具备 必备基础必须要有Python基础变量、函数、类、异常处理HTTP/API基础理解GET/POST、JSON格式命令行基础能装包、能配环境英语四级水平能看懂API文档 如果你还欠缺这些建议先花2-4周补一下。你不需要是算法专家不需要懂Transformer原理不需要会写论文。你只需要是一个能写代码的开发者。12周后你能达到什么水平✦ 一句话总结能独立开发企业级LLM应用达到初级LLM应用工程师的水平。 ✦具体来说✅ 你会掌握熟练调用国内外主流大模型APIQwen、DeepSeek、智谱写出高质量的Prompt掌握Few-shot、Chain-of-Thought设计Function Calling工具实现多工具协同搭建RAG知识库问答系统开发能自主决策的Agent使用LangChain、Dify等主流框架本地部署开源模型 你能独立完成的项目智能客服Bot文档问答系统数据分析助手多工具智能Agent薪资参考一线城市15-25K/月这不是画饼这是我身边很多同行走过的路。核心提示不要被概念搞糊涂在学习之前我想先帮你厘清几个容易混淆的核心概念。这是我自己踩过的坑。概念一句话定义谁在做事Function Calling模型决定调用哪个函数但不执行模型决定 你执行Tool模型可以调用的能力描述JSON Schema你定义模型引用Skill封装好的复杂任务流程可能包含多个Tool你定义Agent执行Agent能自主决策调用哪些Tool/Skill的智能体模型框架共同完成Workflow固定的 任务执行顺序不是自主决策你编排系统执行✦ 一句话记忆Tool是说明书Function Calling是建议条Skill是套餐Agent是大脑Workflow是流水线。 ✦△ LLM应用开发核心技能栈12周详细学习计划以下是我为你制定的以周为单位、以天为单位的详细计划。每天投入1-1.5小时周末可以适当多学一点。第1周环境搭建与API入门本周目标能调用国产大模型API搭建本地开发环境天数学习任务预计时间周一注册阿里云百炼账号开通DashScope安装dashscope库1小时周二学习API基础API Key认证、调用Qwen模型1小时周三学习参数temperature、top_p、max_tokens1小时周四学习流式输出streaming实现打字机效果1小时周五学习多轮对话messages格式实现对话记忆1小时周六综合练习写一个命令行聊天机器人1.5小时周日复习整理笔记1小时 本周产出一个能对话的命令行聊天机器人第2周提示词工程实战本周目标掌握System Prompt设计能用提示词解决实际问题天数学习任务预计时间周一理解System Prompt vs User Prompt写3个不同角色的System Prompt1小时周二学习Few-shot Learning用例子引导输出1小时周三学习Chain-of-Thought让模型展示推理过程1小时周四学习结构化输出JSON格式约束1小时周五实战信息提取器从简历中提取姓名、电话、技能1小时周六实战文本分类器对用户反馈自动分类1.5小时周日复习优化Prompt模板库积累10个常用Prompt1小时 本周产出一套可复用的Prompt模板库第3周Function Calling精通本周目标掌握工具调用全流程能开发多工具Agent天数学习任务预计时间周一理解Function Calling原理画出流程图写第一个工具定义计算器1小时周二学习多工具场景计算器天气查询1小时周三学习参数校验和错误处理1小时周四学习工具结果回填和多轮自动追问缺失参数1小时周五实战餐厅预订Agent1小时周六实战数据分析助手调用SQL查询工具1.5小时周日复习代码重构用字典映射优化1小时 本周产出一个能预订餐厅的多轮对话Agent第4周RAG从入门到实战本周目标搭建自己的知识库问答系统天数学习任务预计时间周一理解RAG原理检索生成画出RAG流程图1小时周二学习Embedding向量化用模型将文本转向量1小时周三学习向量数据库FAISS本地版1小时周四学习文档分块策略Chunking1小时周五实战搭建简单RAG用你自己的文档1.5小时周六优化RAG加入rerank、HyDE1.5小时周日复习部署演示1小时 本周产出一个能回答私有文档问题的问答系统第5周LangChain核心本周目标掌握国内可用的LangChain能力天数学习任务预计时间周一安装LangChain理解核心概念跑通官方示例1小时周二学习LCELLangChain表达式语言用管道方式组装Chain1小时周三学习ChainLLMChain、SequentialChain1小时周四学习Memory管理实现带记忆的对话1小时周五学习Callback和输出解析实现结构化输出1小时周六实战用LangChain重写餐厅预订Agent1.5小时周日复习对比裸调API的差异1小时 本周产出用LangChain重构的Agent△ 12周学习路线时间轴第6周本地模型部署本周目标能在本地运行开源模型天数学习任务预计时间周一安装Ollama下载Qwen模型1小时周二学习Ollama的API调用用Python调用本地模型1小时周三学习模型量化int4/int81小时周四对比本地模型 vs API模型1小时周五学习用ollama搭建本地服务1小时周六实战本地RAG本地模型FAISS1.5小时周日复习性能调优1小时 本周产出完全离线的本地RAG系统第7周Agent开发本周目标能开发自主决策的智能体天数学习任务预计时间周一理解Agent架构ReAct模式画出Agent决策流程1小时周二学习构建Agent的工具集准备3-5个工具1小时周三实现思考-行动-观察循环1.5小时周四学习Plan-and-Solve让Agent先规划1小时周五实战研究助手Agent搜索总结1.5小时周六实战任务分解Agent复杂任务拆解执行1.5小时周日复习Agent调试技巧1小时 本周产出能自主决策的多工具Agent第8周国产框架实战本周目标掌握Dify和扣子Coze天数学习任务预计时间周一注册扣子Coze了解工作流跑通第一个Bot1小时周二学习Dify安装Docker部署1.5小时周三Dify知识库配置上传文档建知识库1小时周四Dify工作流编排1小时周五实战用Dify搭建客服Bot1.5小时周六实战用扣子搭建新闻聚合Bot1.5小时周日对比Dify vs 扣子 vs 自研1小时 本周产出用低代码平台搭建的Bot第9周评估与优化本周目标学会量化评估LLM应用效果天数学习任务预计时间周一学习评估指标准确率、召回率等1小时周二构建测试数据集50条测试用例1小时周三学习RAGAS评估框架1小时周四学习人工评估方法制作评估模板1小时周五成本优化token计数和缓存策略1小时周六延迟优化流式、批处理1.5小时周日复习建立持续评估流程1小时 本周产出一套完整的评估体系和自动化脚本第10周项目实战一客服Agent本周目标完成一个完整的客服Agent项目需求支持多轮对话、能回答产品问题RAG、能处理常见操作查询订单、修改信息、有人工兜底。天数任务重点关注周一需求分析与架构设计技术选型、数据流周二搭建基础框架FastAPI 前端Web界面周三集成RAG产品知识库文档处理、检索优化周四集成工具调用查询订单APIFunction Calling周五多轮对话状态管理Session、Memory周六人工兜底机制转人工、工单系统周日测试文档演示完整的项目交付第11周项目实战二数据分析Agent本周目标完成一个数据分析Agent项目需求理解自然语言查询、调用数据库SQL、执行Python计算、生成图表。天数任务重点关注周一需求分析与架构设计工具定义周二搭建数据库SQLite示例数据数据准备周三实现SQL查询工具Text-to-SQL周四实现Python计算工具代码执行沙箱周五实现可视化工具matplotlib生成图表URL周六集成Agent决策多工具协同周日测试优化演示项目交付第12周总结与规划本周目标复盘学习成果规划后续方向天数任务产出周一复盘12周学习成果学习成果清单周二整理代码仓库GitHub可展示的portfolio周三写一篇技术博客总结知识沉淀、求职素材周四确定后续专精方向Agent / RAG / 微调下阶段路线图周五制定进阶学习计划下阶段路线图周六参与开源项目/社区贡献代码周日休息庆祝国内可用资源清单考虑到网络环境以下资源全部可在国内正常访问 API平台阿里云百炼https://bailian.console.aliyun.com/DeepSeekhttps://platform.deepseek.com/ 学习平台国家高等教育智慧教育平台https://higher.smartedu.cn/ai2026️ 开发工具Ollama本地模型https://ollama.com/downloadDify低代码平台https://docs.dify.ai/zh/ 社区ModelScope魔搭社区https://modelscope.cn/一个实用的小工具为了方便你跟踪学习进度我写了一个简单的学习计划助手。你可以把它保存为study_assistant.py每天运行一下#!/usr/bin/env python3 # 学习计划助手 - 保存为 study_assistant.py 并运行 import json import os from datetime import datetime, date, timedelta from pathlib import Path运行方式python study_assistant.py它会显示今日学习任务记录完成状态生成明日计划查看学习进度写在最后我知道12周听起来很长。但想想看12周后你就能从只会调API变成能独立开发LLM应用。这可能是你2026年最有价值的投资。每天1-1.5小时刷短视频的时间就够了。我会持续分享学习过程中的心得和代码。如果你也在走这条路欢迎留言交流。✦ 种一棵树最好的时间是十年前其次是现在。 ✦加油我们路上见。最后如果说程序员已经是高薪职业那么干AI的程序员就是高薪中的高薪。现在的市场已经用数据给程序员指明了方向学AI大模型就是冲刺高薪的最优解看着身边越来越多的同行转型大模型、拿到高薪offer很多人心里都动了心但真正的难题来了零基础小白不知道从哪入门有基础的程序员找不到系统学习路径实战项目练手无门面试不知道考什么别慌今天就给大家整理了一份【2026年最新版】AI大模型免费学习资源包覆盖从入门到实战、从理论到面试、从基础到进阶的全流程所有资料均已整理归档无冗余、无套路免费分享给每一位想抓住AI风口的程序员和小白扫码免费领取全部内容1、大模型系统化学习路线2、大模型学习书籍文档3、AI大模型最新行业报告4、大模型项目实战配套源码5、大模型大厂面试真题四阶段精细化学习规划附时间节点可直接照做结合上述资源给大家整理了一份可直接落地的四阶段学习规划总时长约2个月小白可循序渐进程序员可根据自身基础调整节奏高效掌握大模型核心能力快速实现从“入门”到“能落地、能面试”的跨越。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天模型训练恭喜你如果学到这里你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作自己也能训练 GPT 了通过微调训练自己的垂直大模型能独立训练开源多模态大模型掌握更多技术方案。到此为止大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗为什么要做 RAG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…扫码免费领取全部内容6、这些资料真的有用吗这份资料由我和鲁为民博士(北京清华大学学士和美国加州理工学院博士)共同整理现任上海殷泊信息科技CEO其创立的MoPaaS云平台获Forrester全球’强劲表现者’认证服务航天科工、国家电网等1000企业以第一作者在IEEE Transactions发表论文50篇获NASA JPL火星探测系统强化学习专利等35项中美专利。本套AI大模型课程由清华大学-加州理工双料博士、吴文俊人工智能奖得主鲁为民教授领衔研发。资料内容涵盖了从入门到进阶的各类视频教程和实战项目无论你是小白还是有些技术基础的技术人员这份资料都绝对能帮助你提升薪资待遇转行大模型岗位。这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传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】
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