AI 工程基础概念入门：PyTorch、Transformer 与神经网络关系全解析

AI 工程基础概念入门：PyTorch、Transformer 与神经网络关系全解析

在转向 AI 工程开发时，我们需要理清各种常见术语的定义与关系。本文从深度学习框架、模型架构、部署工具入手，为你梳理一张 AI 工程地图。

📚 核心组件速查表

名称	类型	作用	关系
PyTorch	深度学习框架	训练深度学习模型	DeepSeek-V3 可能基于 PyTorch 训练
TensorFlow	深度学习框架	训练深度学习模型	与 PyTorch 类似，DeepSeek-V3 也可能基于它
Transformer	神经网络架构	处理 NLP 任务	GPT-4、DeepSeek-V3 等大模型都基于它
DeepSeek-V3	大语言模型	文本生成、问答	依赖 Transformer 架构，使用 PyTorch 或 TensorFlow 训练
Flask	Web 框架	部署 AI 模型	通过 Flask 封装 API，实现远程访问模型服务

🧠 深度理解三大基础概念

🔹 机器学习（ML）

• 定义：让计算机通过数据学习模式，不需要人手写规则
• 方法：深度学习、逻辑回归、支持向量机（SVM）、随机森林…
• 示例：用逻辑回归做垃圾邮件分类

🔹 深度学习（DL）

• 属于机器学习的一个分支
• 特点：基于神经网络，需大量数据和计算力
• 示例：用 CNN 识别图像中的猫狗

🔹 神经网络（NN）

• 定义：模仿大脑结构的信息处理系统，是深度学习的核心
• 类型：前馈神经网络、卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、Transformer

🚗 打个比方：

• 机器学习：整个汽车行业
• 深度学习：电动车系列
• 神经网络：电动车的电池（电动车的核心）

✅ 小结

理解这些概念是学习 AI 工程的第一步。后续我们将深入实战模型训练、部署与优化，敬请关注后续文章。

---

📌 YoanAILab 技术导航页

💡 项目源码 × 实战部署 × 转型经验，一页总览
👉 点击查看完整导航页

📚 包含内容：

• 🧠 GPT-2 项目源码（GitHub）
• ✍️ 优快云 技术专栏合集
• 💼 知乎转型日志
• 📖 公众号 YoanAILab 全文合集

---