【2026年版｜建议收藏】小白/程序员从零学大模型：保姆级学习指南（实战落地，拒绝踩坑）

站在2026年的行业风口回望，大模型已经从“概念狂欢”彻底走向“务实落地”。这3年里，AI圈的热点换了一茬又一茬，新模型、新框架、新名词层出不穷，但有一个核心事实始终未变——能真正学会大模型、把技术变现的人，从来都不是靠“跟风追热点”，而是靠“系统化学习+实打实落地”。

这3年，我陪着上千名小白、转行程序员走过大模型学习的全过程，见证过有人从“连Python都不会”，到独立做出可落地的项目、成功入职AI公司；也见过有人跟风学了半年，背了一堆名词，却连一个简单的Demo都跑不起来，最终半途而废。

大模型学习，从来都不是“看几篇文章、学几个框架”就能搞定的；很多关键技巧，是踩过坑才会懂的；很多学习误区，是看常规资料永远避不开的；还有一些核心逻辑，是我带学员多年，越总结越觉得“必须讲透”，否则只会有更多人走弯路、浪费时间。

所以今天这篇文章，不聊空洞的行业趋势，不吹虚高的模型参数，不搞晦涩的理论堆砌，完全贴合小白和程序员的学习节奏。

我只聚焦一个核心问题：

2026年，小白、零基础转行者、普通程序员，到底该怎么从零开始学大模型，才能少踩坑、高效率、快速实现落地？

全程遵循“系统化+实战化+保姆级”的风格，每个环节都讲透、讲细，不管你是完全零基础的小白，还是想转行大模型的程序员，跟着学、跟着做，都能快速入门，这也是我这几年带学员一直坚持的核心思路——学习大模型，落地才是最终目的，能上手才是硬实力。

一、先纠正认知：大模型学习，别从“错的起点”开始

很多小白、刚接触大模型的程序员，一开始就走错了方向：要么觉得“学大模型就是学ChatGPT”，要么觉得“学大模型就是背名词、调参数”，结果越学越迷茫，越学越焦虑，最终放弃。

其实，ChatGPT只是大模型的“应用终端”，就像我们用的微信APP，你会用微信聊天，不代表你懂微信的底层开发逻辑；同样，你会用ChatGPT提问、生成内容，也不代表你懂大模型的技术原理和学习逻辑。

2026年，想高效学大模型，首先要搞懂它的“学习全景图”（小白建议收藏，反复对照，避免盲目学习）：

基础层（必备能力：Python、Linux、数学基础） 工具层（核心工具：Jupyter、Git、模型部署工具、微调框架） 技术层（核心技术：RAG、Agent、LoRA微调、推理加速） 实战层（落地场景：智能问答、AIGC工具、模型部署、数据集构建） 求职层（能力输出：项目打磨、简历优化、面试技巧）

你会发现：大模型学习，是一个“从基础到实战、从工具到技术”的循序渐进的过程，没有捷径可走。那些看似“快速入门”的方法，本质上都是“跳过基础、只学表面”，最终只会导致“基础不牢、地动山摇”。

更重要的是，大模型学习不是“一个人的战斗”，也不是“盲目跟风学”，而是要结合自己的基础、目标，找到适合自己的学习路径——你是小白，就从基础开始；你是程序员，就复用现有工程能力，针对性补短板。

结合2026年大模型行业需求和上千名学员的学习经验，我把学习人群和对应路径整理成了表格，小白、程序员可直接对号入座（建议收藏）：

重点提醒：2026年学大模型，“选对路径”比“盲目努力”重要100倍。小白别一开始就挑战高难度的微调、部署，程序员别跳过工具层直接学技术，否则只会越学越累，最终半途而废。

二、2026年大模型学习，小白/程序员最容易踩的3个坑（实测避坑，建议收藏）

这3个坑，是我带学员多年，见过最多人踩的——不管是小白，还是有基础的程序员，稍有不慎就会掉进去，浪费时间和精力，甚至彻底放弃大模型学习。每一个坑，都配了对应的避坑方法，一定要认真看、记牢。

❌ 误区1：零基础小白，一上来就学微调、学部署，好高骛远

这是小白最常见、最致命的误区。很多小白看了网上的“快速入门”教程，就觉得“学大模型就是学微调、学部署”，一门心思扑在复杂的技术上，结果连Python基础语法都没学会，连Jupyter都不会用，自然学不会、学不下去，最后彻底劝退。

我说实话，2026年大模型学习，小白的核心是“打基础”，而不是“追难点”。真实的学习逻辑是：

• 没有Python基础，就学不会数据处理、不会调用模型接口；
• 不会用工具，就跑不通Demo、做不了实战项目；
• 没有实战基础，直接学微调、部署，只会一头雾水，越学越焦虑。

✅ 避坑方法：小白入门，先花1-2个月打基础，优先学Python基础、Linux常用命令、Jupyter使用方法，再学简单的模型调用，最后再挑战微调、部署等难点——循序渐进，一步一个脚印，比盲目追难点更高效。

比如，小白入门第一步，不是学LoRA、RAG，而是学会用Python编写简单的脚本，学会调用通义千问、讯飞星火等开源模型接口，完成简单的文本生成、问答任务，先建立学习信心，再逐步提升。

• 小白基础阶段重点：Python基础语法、列表/字典/函数使用、简单的数据处理；
• 工具阶段重点：Jupyter安装与使用、Git基础（代码管理）、模型接口调用；
• 入门阶段重点：简单的Demo搭建（如智能问答、文案生成），跑通完整的调用流程。

记住：小白学大模型，“先会用，再懂原理，最后会优化”，才是最正确的逻辑，急于求成只会适得其反。

❌ 误区2：疯狂背名词、囤资料，却不实操，纸上谈兵

这是小白和部分程序员的共性误区。LoRA、QLoRA、RAG、SFT、RLHF、TensorRT、vLLM、Prompt Engineering… 这些名词，很多人都能背下来，资料囤了几百G，教程收藏了上百篇，但从来没有亲手实操过。

结果就是：看似懂了很多，实则什么都不会。等到真正上手做项目时，连模型接口都不会调用，连数据清洗都不会做，甚至不知道这些名词对应的具体操作是什么——大模型学习，从来都不是“纸上谈兵”，实操才是核心。

这里给2026年学大模型的所有人一个核心建议：大模型学习，“实操一次，比背100个名词、看100篇教程都有用”。

很多人觉得“资料囤够了，就等于学会了”，但实际上，大模型的核心是“落地”，只有亲手实操，才能真正理解名词的含义，才能掌握技术的用法，才能排查遇到的bug——这些，都是背名词、囤资料学不到的。

• 比如，你背会了“RAG是检索增强生成”，但不亲手搭建一个简单的RAG问答助手，就不知道向量检索怎么用、文档怎么处理、接口怎么调用；
• 比如，你背会了“LoRA是低秩适配微调”，但不亲手对小模型进行微调，就不知道数据集怎么准备、微调脚本怎么写、效果怎么评估；
• 比如，你背会了“Prompt工程是优化提示词”，但不亲手调试提示词，就不知道怎么设计提示词才能让模型输出更精准。

✅ 避坑方法：拒绝囤资料、背名词，每学一个知识点、一个名词，就亲手实操一次。比如，学完模型接口调用，就写一个简单的Python脚本，调用接口完成文本生成；学完RAG，就搭建一个简单的问答助手，跑通完整流程；学完微调，就准备一个小数据集，对开源模型进行简单微调——实操越多，理解越深，进步越快。

❌ 误区3：程序员盲目转型，不复用现有技能，从零开始

很多程序员想转行大模型，觉得“大模型是全新的领域，需要从零开始学”，于是放弃自己多年的工程经验，盲目跟风学Python、学模型，结果浪费了大量时间，也没有优势——这是程序员转型大模型的最大误区。

我今天把话讲透：2026年，程序员转型大模型，最大的优势就是“现有工程能力”，不用从零开始，只要针对性补短板，复用现有技能，就能快速转型，比小白更有优势——大模型行业，最缺的就是“有工程能力+懂大模型技术”的复合型人才。

比如，后端程序员懂Java、Python，有系统开发经验，转型大模型平台方向、部署方向，就能复用自己的工程能力，重点补大模型相关的技术短板（如分布式训练、推理加速）；大数据程序员懂数据处理、分布式系统，转型大模型数据方向，就能快速上手，重点补大模型数据集构建、评测相关的知识。

• 后端程序员：复用系统开发、接口开发能力，重点学模型部署、平台搭建；
• 大数据程序员：复用数据处理、分布式能力，重点学数据集构建、RAG数据加工；
• 前端程序员：复用交互开发能力，重点学大模型应用开发、Prompt工程；
• 算法程序员：复用算法思维，重点学模型微调、效果优化。

✅ 避坑方法：程序员转型大模型，先梳理自己的现有技能，找到适配的学习方向，复用现有能力，针对性补短板，不用从零开始。比如，后端程序员不用重新学Python（如果已经会的话），直接学模型部署、接口开发相关的大模型技术，就能快速上手实战项目，实现转型。

三、2026年大模型学习4大方向：小白/程序员精准适配（建议收藏备用）

很多人学大模型，之所以迷茫，核心是“不知道该学哪个方向”，盲目跟风学，结果什么都学不精。结合2026年大模型行业需求，我整理了4个最主流、最容易落地的学习方向，每个方向都明确了适配人群、学习重点，小白、程序员可直接对号入座，精准发力。

方向1：基础入门方向（小白专属，零门槛落地）

这个方向，专门针对完全零基础的小白，核心目标是“快速入门，建立信心，能独立搭建简单的大模型应用”，不用学复杂的技术，不用挑战高难度的任务，重点是“会用大模型，能跑通Demo”，是小白进入大模型行业的最佳切入点。

为什么推荐小白优先选这个方向？因为2026年，大模型的应用门槛越来越低，很多企业需要“会用大模型、能搭建简单应用”的基础人才，小白学会这个方向，就能快速实现兼职变现，或者过渡到更深入的方向，不用一开始就面对复杂的技术，更容易坚持下去。

2026年，基础入门方向核心学习内容（小白可直接复刻）：

• 基础能力：Python基础语法、Linux常用命令、简单的数据处理；
• 工具使用：Jupyter、Git、模型接口调用（通义千问、讯飞星火等）；
• 核心技能：Prompt工程基础（设计提示词，优化模型输出）、简单Demo搭建；
• 实战项目：智能文案生成工具、简单智能问答助手、图片生成工具（调用接口实现）。

适合人群（精准适配）：

• 完全小白，零基础、没接触过编程、没接触过AI；
• 想快速入门大模型，建立学习信心，不想一开始就学复杂技术；
• 想利用大模型做兼职、变现，不需要深入研究技术原理；
• 学习时间有限，想快速掌握大模型基础用法的人。

核心优势：零门槛、上手快、易坚持，小白花1-2个月就能掌握，能快速搭建简单应用，建立学习信心，后续可根据兴趣，转向数据、应用等更深入的方向。

方向2：数据方向（小白/转行首选，易落地、需求大）

数据方向，是2026年大模型行业需求最大、最容易落地的方向，也是我最推荐小白、转行程序员优先选择的方向——它不需要复杂的编程基础，不需要深入理解模型原理，重点是“数据处理、数据集构建”，只要逻辑清晰、耐心细致，就能快速上手，而且岗位需求量大，容易就业、变现。

2026年，大模型的核心痛点仍是“高质量数据短缺”，不管是模型训练、微调，还是应用落地，都需要大量高质量的数据，数据的质量直接决定了模型的效果——所以，数据方向的人才，是各大企业争抢的重点，小白、转行程序员学会这个方向，很容易找到工作、实现转型。

2026年，数据方向核心学习内容：

• 基础技能：Python数据处理（Pandas、Numpy）、数据清洗、数据格式转换；
• 核心技能：prompt-response数据集构建、知识抽取、评测集构建、RAG数据加工；
• 工具使用：数据标注工具、向量数据库基础（如Milvus）、数据可视化工具；
• 实战项目：高质量问答数据集构建、RAG文档加工、模型评测集设计与实现。

适合人群（精准适配）：

• 小白（有基础Python能力）、零基础转行者；
• 逻辑清晰、耐心细致，擅长做重复性、逻辑性强的工作；
• 不想学复杂的模型原理、微调、部署，想快速落地、就业；
• 大数据从业者，想转型大模型，复用现有数据处理能力。

核心优势：入门门槛适中、岗位需求量大、易落地、就业稳定，小白花2-3个月就能掌握核心技能，能独立完成数据集构建等任务，适合想快速就业、转型的小白和转行者。

方向3：应用方向（最热门，适合想做产品、爱创新的人）

应用方向，是2026年大模型行业最热门的方向，核心是“把大模型技术落地到具体的应用场景中”，比如智能助手、AIGC工具、对话系统、自动办公工具等——它趣味性强、成就感足，能直观地看到自己的成果，适合喜欢创新、想做产品化的小白和程序员。

这个方向，不需要深入研究模型原理，重点是“技术整合、场景落地”，只要会调用模型接口、懂简单的开发，就能搭建出可落地的应用，而且可以结合自己的兴趣、行业，做出有特色的产品，甚至实现自主创业、兼职变现。

2026年，应用方向核心学习内容：

• 核心技能：Prompt工程进阶、RAG开发、Agent框架使用、模型接口整合；
• 开发能力：Python Web开发基础（如Flask、Django）、简单的前端交互；
• 场景落地：行业智能助手（法律、医疗、教育）、AIGC工具（文案、图片、视频）、自动办公工具；
• 实战项目：企业智能问答助手、AI文案生成平台、自动办公脚本（如Excel处理、邮件发送）。

适合人群（精准适配）：

• 有基础Python能力的小白、转行程序员；
• 喜欢创新、有想法，想把大模型技术落地到具体场景；
• 擅长沟通、有业务思维，能捕捉行业需求；
• 前端/后端程序员，想拓展大模型应用开发技能，提升自身竞争力。

核心优势：趣味性强、成就感足、发展空间大，能结合自身兴趣做特色产品，可兼职变现、自主创业，也是2026年大模型行业的热门赛道，适合想做产品、爱创新的人。

方向4：技术进阶方向（程序员专属，高薪资、高需求）

技术进阶方向，主要针对有工程基础的程序员，核心是“模型微调、推理加速、部署优化”，需要具备较强的编程能力、数学基础，入门门槛较高，但薪资待遇高、人才稀缺，是程序员转型大模型、提升薪资的最优方向。

2026年，随着大模型的普及，企业对“能优化模型、能高效部署”的进阶人才需求越来越大，尤其是大厂，对技术进阶方向的人才薪资待遇非常高，而且竞争压力相对较小——适合有工程基础、想深耕大模型技术的程序员。

2026年，技术进阶方向核心学习内容：

• 核心技能：LoRA/QLoRA微调、模型压缩与量化、推理加速（TensorRT、vLLM）；
• 工程能力：分布式训练、GPU资源调度、MLOps平台搭建、高并发部署；
• 数学基础：线性代数、概率论基础（辅助理解模型原理）；
• 实战项目：开源模型微调（如Llama、Qwen）、推理服务优化、端侧部署（手机/嵌入式设备）。

适合人群（精准适配）：

• 后端、大数据、算法程序员，有较强的Python/C++编程能力；
• 具备一定的数学基础（线性代数、概率论），愿意深入研究大模型技术；
• 想深耕大模型技术，进入大厂、拿高薪；
• 有工程优化经验，擅长解决复杂的技术难题。

核心优势：薪资待遇高、人才稀缺、竞争压力小，适合有工程基础的程序员深耕，是2026年大模型行业的“高薪赛道”，但入门门槛较高，需要投入更多的时间和精力。

四、2026年大模型实战学习路线（小白/程序员可直接复刻，建议收藏）

结合上千名学员的学习经验，我整理了一条2026年最实用、最可复刻的大模型实战学习路线，分为3个阶段，每个阶段都明确了学习目标、学习内容、实战任务，不管你是小白，还是程序员，跟着执行，都能快速入门、实现落地，避免走弯路。

这条路线的核心逻辑：“基础→工具→实战→进阶”，循序渐进，拒绝空谈，每个阶段都有明确的输出，确保你学完就能用、能落地，积累能写进简历的实战经验。

✅ 第1阶段（0–30天）：基础打底，建立认知（小白重点，程序员可跳过基础）

这个阶段的核心目标：搭建学习环境，掌握基础能力，建立大模型认知，能完成简单的模型调用——小白重点学习，有基础的程序员可跳过Python基础、Linux基础，直接学工具使用。

核心学习内容（分人群适配）：

• 小白专属：Python基础语法（列表、字典、函数、循环）、Linux常用命令（cd、ls、pip安装）、学习环境搭建（Python、Jupyter安装）；
• 通用内容：大模型核心认知（什么是大模型、大模型的应用场景）、开源模型接口了解（通义千问、讯飞星火、Qwen）、Prompt基础（简单提示词设计）；
• 程序员专属：跳过基础，直接学习模型接口调用、Git基础（代码管理）。

✅ 阶段输出（必做）：

• 小白：能编写简单的Python脚本，能安装Jupyter，能使用Linux常用命令；
• 通用：能调用至少一个开源模型接口，完成简单的文本生成、问答任务（如“用通义千问接口生成一篇文案”）；
• 程序员：能调用模型接口，用Git管理代码，搭建简单的调用脚本。

核心要求：小白不贪多，重点打基础，不用急于学复杂技术；程序员高效跳过基础，聚焦工具和接口调用，节省时间。

✅ 第2阶段（1–3个月）：工具熟练，实战入门（核心阶段，所有人必学）

这个阶段的核心目标：熟练使用大模型相关工具，掌握核心基础技能，能独立搭建简单的实战项目，跑通完整的落地流程——这是学习大模型的核心分水岭，也是建立学习信心的关键阶段。

核心学习内容（分方向适配）：

• 基础入门/应用方向：Prompt进阶（提示词优化）、Python Web基础（Flask）、模型接口整合、简单Demo搭建；
• 数据方向：Python数据处理（Pandas、Numpy）、数据清洗、数据集构建基础、标注工具使用；
• 技术进阶方向（程序员）：模型微调基础（LoRA原理）、推理加速工具了解（vLLM）、GPU环境搭建。

✅ 阶段输出（必做，选1个方向即可）：

• 基础入门方向：搭建一个简单的智能问答助手（调用开源接口，实现问答功能）；
• 数据方向：构建一个简单的prompt-response问答数据集（至少100条数据）；
• 应用方向：搭建一个AI文案生成工具（调用接口，实现文案生成、修改功能）；
• 技术进阶方向：搭建GPU环境，完成简单的模型微调（如Qwen-7B微调）。

核心要求：重点实操，每学一个技能，就动手做一次，遇到bug及时排查（可参考CSDN、GitHub上的解决方案），不要轻易放弃——排查bug的过程，就是你进步最快的过程。

✅ 第3阶段（3–6个月）：项目打磨，进阶提升（按需选择，目标就业/变现）

这个阶段的核心目标：打磨实战项目，深耕核心技能，优化项目成果，积累能写进简历的经验——小白可重点打磨基础项目，程序员可深耕进阶技术，目标是就业、兼职变现。

核心学习内容（分方向适配）：

• 基础入门方向：深耕Prompt工程，学习简单的应用优化，提升Demo的用户体验；
• 数据方向：RAG数据加工、评测集构建、向量数据库使用，优化数据集质量；
• 应用方向：RAG开发、Agent框架使用、前端交互优化，搭建完整的应用产品；
• 技术进阶方向：模型压缩与量化、推理加速优化、分布式训练、端侧部署。

✅ 阶段输出（必做）：

• 小白：打磨1个完整的基础项目（如智能问答助手），完善项目文档，能清晰讲解项目流程；
• 程序员/转行者：打磨1-2个进阶项目（如数据集构建、RAG应用、模型微调），优化项目性能，整理项目亮点；
• 通用：整理项目代码，上传到GitHub，完善简历（突出实战经验），准备就业/兼职。

核心提醒：这个阶段，不要贪多求全，深耕一个方向，打磨好1-2个项目，比学10个零散的技能更有用——2026年，企业招聘、兼职变现，最看重的就是“能落地的项目经验”。

最后：2026年，学大模型，“坚持+实操”才是王道

写到最后，我想送给所有想学家模型的小白、程序员一句话：大模型学习，没有捷径可走，也没有“快速上岸”的秘籍，能真正学会、实现落地的人，从来都是那些“脚踏实地、坚持实操”的人。

2026年，大模型行业已经告别了“概念狂欢”，进入了“务实落地”的时代，再也不是“背几个名词、看几篇文章就能立足”的年代——只有亲手实操、积累实战经验，才能在大模型行业站稳脚跟，实现转型、涨薪、变现。

对于小白来说，不用害怕自己零基础，只要跟着路线，循序渐进，一步一个脚印，先打基础，再做实战，慢慢积累，就能顺利入门；

对于程序员来说，不用盲目焦虑，复用自己的工程能力，针对性补短板，深耕一个方向，就能在大模型行业发挥优势，实现薪资翻倍。

这篇文章，我整理了上千名学员的学习经验和避坑技巧，涵盖了2026年大模型学习的方向、路线、实操细节，建议大家收藏起来，反复对照学习、执行——避免走弯路，才能更快地实现目标。

2026年，愿每一个想学家模型的小白、程序员，都能避开误区、找准方向，坚持实操、脚踏实地，亲手做出能落地的项目，在AI大潮中，实现自己的价值，拿到心仪的offer、实现薪资提升。

最后

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。

再看阿里、腾讯两大互联网大厂，非“人才计划”的AI相关岗位应聘者，月基础工资也约有3万元，远超其他行业同资历岗位的薪资水平，对于程序员、小白来说，无疑是绝佳的转型和提升赛道。


对于想入局大模型、抢占未来10年行业红利的程序员和小白来说，现在正是最好的学习时机：行业缺口大、大厂需求旺、薪资天花板高，只要找准学习方向，稳步提升技能，就能轻松摆脱“低薪困境”，抓住AI时代的职业机遇。

如果你还不知道从何开始，我自己整理一套全网最全最细的大模型零基础教程，我也是一路自学走过来的，很清楚小白前期学习的痛楚，你要是没有方向还没有好的资源，根本学不到东西！

下面是我整理的大模型学习资源，希望能帮到你。

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最后

1、大模型学习路线

2、从0到进阶大模型学习视频教程

从入门到进阶这里都有，跟着老师学习事半功倍。

3、 入门必看大模型学习书籍&文档.pdf（书面上的技术书籍确实太多了，这些是我精选出来的，还有很多不在图里）

4、AI大模型最新行业报告

2026最新行业报告，针对不同行业的现状、趋势、问题、机会等进行系统地调研和评估，以了解哪些行业更适合引入大模型的技术和应用，以及在哪些方面可以发挥大模型的优势。

5、面试试题/经验

【大厂 AI 岗位面经分享（107 道）】

【AI 大模型面试真题（102 道）】

【LLMs 面试真题（97 道）】

6、大模型项目实战&配套源码

适用人群

四阶段学习规划（共90天，可落地执行）

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

• …

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3、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】