前端项目部署到服务器，零基础入门到精通，收藏这篇就够了

1.准备工具

服务器：阿里云 腾讯云 华为云都可以 我这里使用的是阿里云ECS共享型(推荐)

xshell：用于远程连接服务器，修改配置文件

xftp：用于连接远程服务器，将本地资源上传到远程服务器

2.服务器设置

1.第一次需重置实例密码

2.配置安全组规则

开启常用的端口

22必须要开 80是默认访问端口也打开

3.使用Xshell连接服务器

打开Xshell新建连接，名称自己起一个，主机写自己服务器的公网地址，协议不需要更改。端口选择22(默认的，所以刚刚需要开启22端口)

点击连接

输入用户名root 密码是自己设置的密码

4.使用xftp将dist文件上传到服务器

一样 新建会话 输入账号密码连接服务器

进入下面的画面，左侧是本地的，右侧就是服务器的空间，可以在服务器的root文件夹下新建文件，将dist文件拷贝过去。拷贝完成之后就可以退出xftp了

4.这个时候访问主机会提示网络错误，因为此时我们的主机相当于还只是一个电脑，需要安装nginx代理服务器

回到xshell面板 输入 yum install nginx 安装nginx服务器

linux常用指令：cd进入文件夹 /表示根目录 ls显示当前目录下所有文件 cd …/退回上一层目录

linux中 蓝色的表示文件夹 白色的表示文件 vim xxx可以进入编辑文件

安装完成后 输入cd /进入根目录，nginx默认被安装到了根目录的etc文件下

cd etc 里面有nginx文件夹

cd nginx进入nginx文件夹

找到nginx.conf 是nginx的配置文件

vim nginx.conf编辑nginx的配置文件

修改user为root

在server中可以指定端口号文件路径，listen表示监听的端口号，默认是80 我们可以自己修改

root是访问改主机的这个端口的时候，会到哪个根目录下去找资源，这里就是将我们的dis文件的目录放进来就可以了。

index是在root指定的目录下去找哪个文件

修改完成之后保存退出 重启一下nginx服务器即可

nginx启动命令：nginx

nginx停止命令：nginx -s stop

vim用到的命令：q!不修改退出 wq保存退出

如果用到了代理已经history模式的话 还需要再location中去配置，这里暂时没有用到 后面会补充

2025开年，AI技术打得火热，正在改变前端人的职业命运：

阿里云核心业务全部接入Agent体系；

字节跳动30%前端岗位要求大模型开发能力；

腾讯、京东、百度开放招聘技术岗，80%与AI相关……

大模型正在重构技术开发范式，传统CRUD开发模式正在被AI原生应用取代！

最残忍的是，业务面临转型，领导要求用RAG优化知识库检索，你不会；带AI团队，微调大模型要准备多少数据，你不懂；想转型大模型应用开发工程师等相关岗，没项目实操经验……这不是技术焦虑，而是职业生存危机！

曾经React、Vue等热门的开发框架，已不再是就业的金钥匙。如果认为会调用API就是懂大模型、能进行二次开发，那就大错特错了。制造、医疗、金融等各行业都在加速AI应用落地，未来企业更看重能用AI大模型技术重构业务流的技术人。

如今技术圈降薪裁员频频爆发，传统岗位大批缩水，相反AI相关技术岗疯狂扩招，薪资逆势上涨150%，大厂老板们甚至开出70-100W年薪，挖掘AI大模型人才！

不出1年 “有AI项目开发经验”或将成为前端人投递简历的门槛。

风口之下，与其像“温水煮青蛙”一样坐等被行业淘汰，不如先人一步，掌握AI大模型原理+应用技术+项目实操经验，“顺风”翻盘！

大模型目前在人工智能领域可以说正处于一种“炙手可热”的状态，吸引了很多人的关注和兴趣，也有很多新人小白想要学习入门大模型，那么，如何入门大模型呢？

下面给大家分享一份2025最新版的大模型学习路线，帮助新人小白更系统、更快速的学习大模型！

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一、2025最新大模型学习路线

一个明确的学习路线可以帮助新人了解从哪里开始，按照什么顺序学习，以及需要掌握哪些知识点。大模型领域涉及的知识点非常广泛，没有明确的学习路线可能会导致新人感到迷茫，不知道应该专注于哪些内容。

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级别:AI大模型时代的华丽登场

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；通过理论原理结合多个项目实战，从提示工程基础到提示工程进阶，掌握Prompt提示工程。

L2级别：AI大模型RAG应用开发工程

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级别：大模型Agent应用架构进阶实践

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；同时还可以学习到包括Coze、Dify在内的可视化工具的使用。

L4级别：大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；并通过Ollama、vLLM等推理部署框架，实现模型的快速部署。

整个大模型学习路线L1主要是对大模型的理论基础、生态以及提示词他的一个学习掌握；而L3 L4更多的是通过项目实战来掌握大模型的应用开发，针对以上大模型的学习路线我们也整理了对应的学习视频教程，和配套的学习资料。

二、大模型经典PDF书籍

书籍和学习文档资料是学习大模型过程中必不可少的，我们精选了一系列深入探讨大模型技术的书籍和学习文档，它们由领域内的顶尖专家撰写，内容全面、深入、详尽，为你学习大模型提供坚实的理论基础。（书籍含电子版PDF）

三、大模型视频教程

对于很多自学或者没有基础的同学来说，书籍这些纯文字类的学习教材会觉得比较晦涩难以理解，因此，我们提供了丰富的大模型视频教程，以动态、形象的方式展示技术概念，帮助你更快、更轻松地掌握核心知识。

四、大模型项目实战

学以致用 ，当你的理论知识积累到一定程度，就需要通过项目实战，在实际操作中检验和巩固你所学到的知识，同时为你找工作和职业发展打下坚实的基础。

五、大模型面试题

面试不仅是技术的较量，更需要充分的准备。

在你已经掌握了大模型技术之后，就需要开始准备面试，我们将提供精心整理的大模型面试题库，涵盖当前面试中可能遇到的各种技术问题，让你在面试中游刃有余。

因篇幅有限，仅展示部分资料，需要点击下方链接即可前往获取

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