【AI干货】大模型微调技能图谱曝光!7大阶段带你从入门到精通,小白也能秒变AI开发大神

从小白到专家:DeepSeek 模型硬件配置完全指南 DeepSeek是由深度求索(DeepSeek)推出的一系列大语言模型,涵盖从轻量级到超大规模的不同版本。高效性:优化了推理和训练效率,适合多种应用场景。灵活性:支持从单机到分布式集群的部署方式。多场景适配:适用于文本生成、代码补全、对话系统等任务。为了充分发挥DeepSeek模型的性能,合理的硬件配置至关重要。以下是针对不同规模模型的具体硬件需求。 阅读详情

随着大模型的飞速发展,在短短一年间就有了大幅度的技术迭代更新,从LoRA、QLoRA、AdaLoRa、ZeroQuant、Flash Attention、KTO、PPO、DPO、蒸馏技术到模型增量学习、数据处理、开源模型的理解等,几乎每天都有新的发展。

我们总结了算法工程师需要掌握的大模型微调技能,并制作了大模型微调技能图谱,希望可以帮助大家将知识体系梳理清楚,为未来在大模型的工作与科研道路上节省时间,提高效率!

作为算法工程师,面对如此庞大又在飞速迭代的大模型技术体系,您是否有感觉自己的学习步伐有点跟不上技术的发展?或者对这些新兴技术的理解仅仅停留在应用层面上,实际上对背后的原理并没有深入剖析过?如果您希望在大模型赛道上持续保持竞争壁垒,对技术本身的深入理解是很必要的选项。

鉴于这类痛点,并迎合技术的发展,贪心科技推出《大模型微调算法实战营》,通过3个月的时间,全面掌握以上图谱中列出的知识技术以及背后的精髓,帮大家大大节省学习成本。

如何学习大模型 AI ?

由于新岗位的生产效率,要优于被取代岗位的生产效率,所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人,只能说是:

“最先掌握AI的人,将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话,放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期,都是一样的道理。

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。

在这里插入图片描述

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
  • …

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。

这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传优快云,朋友们如果需要可以微信扫描下方优快云官方认证二维码免费领取【保证100%免费】

在这里插入图片描述

DeepSeek R1本地化部署与联网功能实战指南:从零搭建智能对话系统 在人工智能技术快速发展的今天,如何将先进的对话模型DeepSeek R1部署到本地环境并赋予其联网能力,成为许多开发者和企业关注的重点。本文将深入讲解完整的本地化部署流程,并通过实例代码演示如何为模型添加实时网络访问功能。 阅读详情

相关推荐

未来已来?2026最新国内15家AI大模型应用盘点(附体验网址,持续更新)

未来已来?国内15家AI大模型盘点及体验网址,一起来看看吧!

Code_流苏:在代码中寻诗意,在实践中觅真知 11万+

TensorFlow相关组件的安装

TensorFlow相关组件的安装

AAI666666的博客 3934

SpyGlass CDC实战:如何用sgdc约束文件解决跨时钟域报错(附常见错误排查)

本文详细介绍了如何使用SpyGlass CDC工具链中的sgdc约束文件解决跨时钟域(CDC)报错问题。从基础约束文件架构到复杂场景调试,涵盖了时钟域定义、复位信号约束、Waiver策略等关键技巧,并附有常见错误排查方法,帮助工程师高效处理CDC验证挑战。

loss4bartender的博客 1148

本地部署DeepSeek大模型电脑配置推荐

针对本地部署DeepSeek大模型的配置需求,需根据模型规模(如7B/13B/70B参数)和量化方案进行区分。

huang9604的博客 3万+

ACT代码梳理:新手学具身智能,不需要学会一堆理论,先跑起来再说

我是一个刚接触具身智能的小白。第一次看 ACT 项目,什么 Transformer、VAE、Mujoco、rollout,全是天书。但我没打算先把理论补完。太难,也太慢。我的策略是:直接上手,边做边学,卡在哪就学到哪。这篇文章是我的第一站——带你一起看懂 ACT 项目的整体架构,了解它的核心模块和流程。开始前,我列了 本文出现的18 个关键词,是我一开始完全搞不懂的。你可以先扫一眼,如果不认识的超过 10 个,那我们就是同路人,可以放心往下看了。

qq_17405041的博客 1207

量子密钥分发系统的工程实践(四):FPGA在后处理中的核心实现与优化

本文深入探讨了FPGA在量子密钥分发(QKD)系统后处理中的核心实现与优化策略。文章详细拆解了FPGA如何高效完成原始密钥提取、误码协商和私密放大等关键任务,并分享了流水线设计、资源复用及存储器架构优化等工程实践“心法”,旨在解决高速、实时QKD系统中的性能瓶颈,提升密钥生成率。

t8u9v0的博客 388

清华大学大模型报告下载:3大技术挑战破解方案曝光(附完整PPT)

清华大学:关于人工智能大模型的几点思考PPT》是清华大学推出的AI大模型指南,主讲人是郑纬民。这篇干货直接给AI行业泼了盆冷水——现在大厂们卷大模型快把显卡烧冒烟了,但真正的技术暗战全在看不见的底层系统里。这份文档最颠覆认知的是——AI竞赛早就不是拼算法创意的阶段了,真正的战场在文件系统、编译器这些基础软件。就像智能手机大战,最后赢家不是摄像头像素最高的,而是能把触控屏响应做到毫秒级的。

m0_48891301的博客 938

步进电机驱动算法——梯形加减速算法

目录步进电机梯形加减速梯形加减速算法原理分析算法实现 步进电机梯形加减速 电机的控制方式一般分为开环控制与闭环控制两种控制方式,其中开环控制原理框图如下: 这种种控制方式的特点是:控制简单、实现容易、价格较低,这种开环控制方式,负载位置对控制电路没有反馈。 对于步进电机,控制脉冲的输入并不依赖于转子的位置,而是按一固定的规律发出控制脉冲,如果励磁变化太快,电机不能移动到新的位置,那么实际负载位置与理想位置就会产生一个偏差,就有可能出现失步或者过冲现象,所以需要使用加减速算法。 梯形加减速算法,S加减速算法等

aaa376070331的博客 3万+

收藏备用!2026年AI岗位薪资全景曝光(春招必看,小白/程序员转行大模型指南)

春招热潮已至,打开招聘软件、刷遍行业社群,几乎被AI相关岗位的招聘信息刷屏——无论是校招的应届生,还是想转行切入风口的程序员、职场人,都在追问:2026年AI岗位薪资到底有多香?入行门槛又有哪些变化?

xxue345678的博客 862

从数据校准到论文呈现:fsQCA与NCA方法融合的完整实证研究指南

本文详细介绍了fsQCA(模糊集定性比较分析)与NCA(必要条件分析)方法融合的完整实证研究流程,从数据校准到论文呈现。通过软件操作技巧、R语言NCA包高效使用及论文写作规范,帮助研究者避免常见误区,提升研究质量与可靠性。特别适合需要进行组态分析的研究生和学者参考。

weixin_29215391的博客 414

[案例四] 智能填写属性工具(支持装配组件还有建模实体属性的批量创建、编辑)

本次案例主要是对上次导出自动导出BOM的一个前处理,要想导出属性,首先的有属性。于是本着学习的态度进行制作,可能有些功能有点别扭(支持装配环境下组件属性的批量填写,支持建模环境下的实体(不包括装配组件实体)——为了减负我把其过滤掉了,一般没人会往装配体里添加进行建模吧,但是不免有奇葩,哈哈哈)。

weixin_47753171的博客 1980

收藏!2026大模型岗位拆解+真实薪资曝光,小白/程序员入门必看(避坑版)

2026年作为AI应用全面爆发的元年,大模型技术早已打破实验室的边界,深度渗透到互联网、金融、医疗等各行各业,成为程序员转型升级、小白零基础入行的黄金赛道🔥 相信很多技术人都在纠结:“大模型岗位这么多,该选哪一个?”“零基础入门能拿多少薪资?”“转型会不会踩坑?

2301_76168381的博客 559

RK3568平台开发系列讲解(UBOOT篇)u-boot启动流程

U-Boot(Universal Bootloader)是一种开源的引导加载程序,广泛用于嵌入式系统中。它的主要功能是初始化硬件设备,加载操作系统内核,并将控制权交给操作系统。U-Boot的启动流程可以分为多个阶段,以下是典型的U-Boot启动流程:

内核笔记 1234

收藏备用!小白/程序员转行AI大模型全指南,从零入门不踩坑

当你具备一定的理论基础和实战经验后,就可以启动求职准备,重点做好简历、渠道、面试三大环节,避免盲目投递,提高成功率。对于正在迷茫择业、想转行提升,或是刚入门的程序员、编程小白来说,有一个问题几乎人人都在问:未来10年,什么领域的职业发展潜力最大?答案只有一个:人工智能(尤其是大模型方向)当下,人工智能行业正处于爆发式增长期,其中大模型相关岗位更是供不应求,薪资待遇直接拉满——字节跳动作为AI领域的头部玩家,给硕士毕业的优质AI人才(含大模型相关方向)开出的月基础工资高达5万—6万元;

大模型研究中心 527

注意力机制模块:注意力机制新宠:EMA 注意力(高效多尺度注意力),即插即用,涨点明显

无降维成为共识:越来越多的研究者意识到,传统注意力机制的通道降维操作会造成不可逆的信息损失。EMA 提出的“保留每个通道信息”理念正在成为新一代注意力模块的设计标准。分组并行走向成熟:特征分组 + 并行处理的设计范式已在多个前沿架构中得到验证,兼顾了表达能力和计算效率。多尺度与跨空间融合:单纯的多尺度或单纯的跨空间交互都已无法满足复杂任务需求,两者的深度融合是当前的主流方向。边缘部署导向:2026 年的新论文越来越关注在资源受限设备上的高效运行,轻量化设计成为评估注意力模块的重要指标。

ZXSXJ的博客 949

VC中sqlite的使用

在VC中对sqlite的使用,实现数据库大批数据的快速插入,读取数据库中的数据在ListCtrl中显示

收藏!大疆AI岗位全解析+薪资曝光,程序员/AI小白必看(附实习面经)

对于正在迷茫择业、想转行提升,或是刚入门的程序员、编程小白来说,有一个问题几乎人人都在问:未来10年,什么领域的职业发展潜力最大?答案只有一个:人工智能(尤其是大模型方向)当下,人工智能行业正处于爆发式增长期,其中大模型相关岗位更是供不应求,薪资待遇直接拉满——字节跳动作为AI领域的头部玩家,给硕士毕业的优质AI人才(含大模型相关方向)开出的月基础工资高达5万—6万元;即便是非“人才计划”的普通应聘者,月基础工资也能稳定在4万元左右。

xxue345678的博客 1099

IMSL CNL 7.0.0 (x86-64)Crack

IMSL CNL 7.0.0 (x86-64)Crack intel的算法库破解文件,这是C++版本的破解文件

字节跳动,薪资曝光!

包含金融、医疗、工业、制造等10余行业大模型应用典型案例,帮你补充应用场景素材库,了解行业前沿信息。用一手数据资源、项目资料,带你手搓全流程,自己跟着课程,复现一遍,就相当于积累了一个实战项目经验!最近一个字节员工火了,他从传统开发岗成功转岗到大模型应用开发岗,在网上大秀自己的。等亲自研发和授课,专为各位开发者打造,帮你踩上时代风口,快速拿高薪offer。2天课程干货满满,行业大佬帮你深度剖析现在大厂关于大模型招聘的行情风向,等,从面试官的角度帮你规划职业发展路径,少走弯路!

犬小哈 162

IDEA的使用指南

IDEA基于java的使用手册,可以最快速的上手,在使用中不断的丰富自己的使用技巧.

文档:亲测可用解决vnc灰屏,黑屏,鼠标大黑叉情况

主要解决vnc-viewer灰屏,黑屏,鼠标大黑叉等现象,详细见文档。

收藏备用|2026AI大模型各岗位薪资对比(小白&程序员入门必看)

核心岗位包括算法研究员、推理优化工程师,堪称大模型领域的“架构设计师”,核心职责是深耕模型底层架构,追踪顶会最新论文、复现经典模型,同时结合业务场景做架构创新,优化模型参数量和推理速度,解决分布式训练中的各类底层问题[1][4]。方向不对,努力白费。

优快云_430422的博客 843

AI技术的思考与实践:AI大模型、技术细节、应用发展

AI领域一直处于快速演进的状态,这篇文章将过去我四个月的学习、实践和观察文章做一个汇总:内容涵盖了AI大模型和技术应用、技术细节和教程、以及人工智能应用和发展。人工智能应用和发展AI大模型LLM可以帮助企业做什么?AI 产品榜 · 国内 100 强和出海 20 强(2023年08月)国外报告90%的AI类产品公司已经实现盈利,而国内大模型和AIGC的访谈说太卷了大模型应用发展的方向|代理 Agen...

429

AI产品经理面试题:大模型微调技术(如LoRA)的核心原理与落地价值

LoRA 提出了低秩适配的方式,它不修改原始模型的大权重,而是在每个层里引入两个小型的低秩矩阵,并只训练这对矩阵,用它们的乘积去近似权重更新,从而显著减少训练参数和显存需求。这样可以在保留原模型知识的基础上,用更低的资源完成任务定制,同时支持多个任务的并行适配和更快的迭代。LoRA 在商业化落地上尤其有价值,因为它能显著降低训练成本、提高多任务部署效率,并且在推理时不会引入额外延迟,适合资源受限的产品团队和定制化业务场景。,推理时可将这些低秩权重合并到主模型,以保持原生推理速度,无额外延迟。

liudada8265的博客 766

大厂AI战升级!小白程序员如何抓住AI Coding红利,收藏这篇干货转型指南?

2026年技术圈的分化愈发明显:降薪裁员潮持续蔓延,传统开发、测试等岗位大批缩水,不少从业者陷入职业焦虑;与之形成鲜明对比的是,AI大模型相关岗位迎来疯狂扩招,薪资逆势飙升150%,大厂更是直接开出70-100W年薪,疯抢具备实战能力的大模型人才,甚至放宽年龄限制,只求能快速落地技术、创造价值!1、窗口期红利,入门门槛友好:不同于成熟赛道的“内卷式招聘”,2026年大模型人才缺口巨大,简历只要达标(掌握基础AI应用+具备简单项目经验),年龄、学历均非硬性要求,小白可快速入门,转行程序员也能无缝衔接;

大模型教程的博客 277

震惊!这5家GEO优化公司竟能让内容在AI搜索中“强制曝光”!

GEO优化:AI时代的内容推荐新战场 GEO(生成式引擎优化)是针对AI对话模型的内容优化技术,旨在提升内容在AI回答中的优先展示。随着用户转向AI获取信息,GEO成为新的流量入口,其核心在于意图识别、内容结构化和平台算法适配。 主流服务商各具特色: 云集数据:开源技术,全链路闭环,跨平台适配能力强。 妙感洞察:擅长意图识别,适合消费决策场景。 网脉数据:通过沙盒模拟预测效果,适合内容营销。 制研洞察:专注B2B领域,结构化专业知识。 潮境洞察:结合热点,快速生成潮流内容。 选择GEO服务需关注技术方案、行

m0_68071617的博客 711

外网疯传的大模型黑书:挖到宝了[特殊字符]几乎把大模型讲得透透的

在这个大模型重构所有行业的转折点,早一天掌握核心技能,就能早一步抢占职业高地。《大模型黑书》不仅是一本技术手册,更是打开智能时代财富之门的金钥匙。立即行动的程序员,正在拉开与同行者的代际差距!

m0_63171455的博客 793

EcomGPT-7B开源模型教程:电商数据科学家如何微调EcomGPT-7B-Multilingual

本文介绍了如何在星图GPU平台上自动化部署EcomGPT 电商领域智能助手 (EcomGPT-中英文-7B-电商领域)W镜像,快速构建面向电商场景的AI应用。用户可直接启动Web界面,实现商品属性提取、多语言标题翻译、品类分类等核心任务,显著提升电商数据处理与内容生成效率。

weixin_29940495的博客 451

收藏必看!2026年AI内卷混战风口拆解,小白也能轻松入局大模型

对于正在迷茫择业、想转行提升,或是刚入门的程序员、编程小白来说,有一个问题几乎人人都在问:未来10年,什么领域的职业发展潜力最大?答案只有一个:人工智能(尤其是大模型方向)当下,人工智能行业正处于爆发式增长期,其中大模型相关岗位更是供不应求,薪资待遇直接拉满——字节跳动作为AI领域的头部玩家,给硕士毕业的优质AI人才(含大模型相关方向)开出的月基础工资高达5万—6万元;即便是非“人才计划”的普通应聘者,月基础工资也能稳定在4万元左右。

xxue345678的博客 381

收藏!2026最新AI风口解读:零基础也能入行,大模型训练师年薪可达45W+

AI大模型训练师,就是AI的“专属导师”。我们可以把AI大模型,看作一个天赋极高但毫无职场经验的新人:学习能力强、反应快,但不懂业务规则、不懂行业逻辑,写内容容易跑偏、做判断容易出错。而AI大模型训练师的核心工作,就是手把手带教这个“天才新人”投喂优质“学习资料”:整理行业文档、专业知识、客户案例、标准话术等高质量数据,让AI吃透行业规则;逐字批改“作业”:AI生成文案、方案、回答后,逐一检查逻辑、准确性、专业性,标注错误、优化表达;

xxue345678的博客 1064
上一篇: 大模型开发的“核武器“:RAG技术让AI回答秒变专业级,小白也能学会![特殊字符]
下一篇: 【保姆级教程】手把手教你用unsloth框架微调DeepSeek R1,7G显存也能玩转医疗大模型!
Python_金钱豹
博客等级 码龄5年 1万+粉丝 2835原创
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付:10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值