收藏这份大模型学习路线，从小白到实战只需这几步

原创于 2025-12-11 10:45:18 发布 · 346 阅读

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文章介绍了学习大模型的系统方法和快速入门路径。首先强调实践需要显卡支持（16G显存即可），然后提供了成体系的学习路径：基础理论→部署→微调→应用开发→RAG技术→智能体。同时给出了快速入门方法：先实践再理论。最后提醒注意：避免被简单工具误导，需系统学习，以实践为主，循序渐进。

学习大模型，实践是非常重要的，所以首先得有显卡，可以购买，也可以在各种云平台上短租，具备此条件，然后再学习，才能达到事半功倍的效果。作为学习目的，显卡有16G显存就基本上够用了（大概1000多块钱）。

成体系学习路径

1、学习基础理论，主要包括神经网络、NLP、Transformer三部分。

2、学习部署大模型，了解模型的参数规模、精度、量化等概念。

3、学习微调大模型，了解全量微调、LoRA微调、SFT、强化训练等基础理论，实践LoRA微调。

4、学习开发Chat应用，了解最简LLM应用的开发过程。

5、学习RAG技术，先学习部署Dify等产品，然后学习langchain、llmindex等agent相关技术，深入学习Function-calling、Tools、Action等相关知识。

快速入门

如果系统地学习时间不好安排，也有快速入门的办法。

1、学习部署：部署Deepseek蒸馏模型或qwen3。

2、学习微调：trl、unsloth、LlamaFactory任一种均可。

3、学习应用：Dify、OpenWebUI等均可。

4、学习开发：Chat、RAG等。

5、智能体学习：常用Agent开发。

6、重学理论：神经网络、NLP、Transformer。

学到哪算哪。

注意事项

1、不建议用Ollama等量化工具部署模型，因为5分钟就学会了，让人误以为大模型部署不过如此，其实Q4量化的精度很低，不适合用于生产环境。

2、学习大模型是个系统性的过程，得一步一步学习实践，教程方面也要成体系的。

3、开始学习大模型，不能一下钻研很深的理论，还是要以实践为主。

大模型未来如何发展？普通人如何抓住AI大模型的风口？

※领取方式在文末

为什么要学习大模型？——时代浪潮已至

随着AI技术飞速发展，大模型的应用已从理论走向大规模落地，渗透到社会经济的方方面面。

技术能力上：其强大的数据处理与模式识别能力，正在重塑自然语言处理、计算机视觉等领域。
行业应用上：开源人工智能大模型已走出实验室，广泛落地于医疗、金融、制造等众多行业。尤其在金融、企业服务、制造和法律领域，应用占比已超过30%，正在创造实实在在的价值。

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未来大模型行业竞争格局以及市场规模分析预测:

同时，AI大模型技术的爆发，直接催生了产业链上一批高薪新职业，相关岗位需求井喷：
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AI浪潮已至，对技术人而言，学习大模型不再是选择，而是避免被淘汰的必然。这关乎你的未来，刻不容缓！

那么，我们如何学习AI大模型呢？

在一线互联网企业工作十余年里，我指导过不少同行后辈，经常会收到一些问题，我是小白，学习大模型该从哪里入手呢？我自学没有方向怎么办？这个地方我不会啊。如果你也有类似的经历，一定要继续看下去！这些问题，也不是三言两语啊就能讲明白的。

所以呢，这份精心整理的AI大模型学习资料，我整理好了，免费分享！只希望它能用在正道上，帮助真正想提升自己的朋友。让我们一起用技术做点酷事！

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加上后我将逐一发送资料
与志同道合者共勉
真诚无偿分享！！！

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适学人群

我们的课程体系专为以下三类人群精心设计：

AI领域起航的应届毕业生：提供系统化的学习路径与丰富的实战项目，助你从零开始，牢牢掌握大模型核心技术，为职业生涯奠定坚实基础。
跨界转型的零基础人群：聚焦于AI应用场景，通过低代码工具让你轻松实现“AI+行业”的融合创新，无需深奥的编程基础也能拥抱AI时代。
寻求突破瓶颈的传统开发者（如Java/前端等）：将带你深入Transformer架构与LangChain框架，助你成功转型为备受市场青睐的AI全栈工程师，实现职业价值的跃升。

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通过与MoPaaS魔泊云的强强联合，我们的课程实现了质的飞跃。我们持续优化课程架构，并新增了多项贴合产业需求的前沿技术实践，确保你能获得更系统、更实战、更落地的大模型工程化能力，从容应对真实业务挑战。
在这里插入图片描述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。