北欧做的比较好的网站网站 开发 价格

北欧做的比较好的网站,网站 开发 价格,琪觅网站建设,discuz应用中心打不开文章详细介绍了后端工程师转行AI大模型工程化工程师所需的知识体系#xff0c;包括Python、深度学习框架、Transformer架构、训练微调技术、RAG等关键技术。作者强调掌握AI技术对个人竞争力的提升作用#xff0c;并提供AI大模型学习资源#xff0c;包括思维导图、书籍、视频…文章详细介绍了后端工程师转行AI大模型工程化工程师所需的知识体系包括Python、深度学习框架、Transformer架构、训练微调技术、RAG等关键技术。作者强调掌握AI技术对个人竞争力的提升作用并提供AI大模型学习资源包括思维导图、书籍、视频教程等帮助初学者系统学习大模型开发。随着DeepSeek的爆火AI大模型工程化开发需求旺盛。很多后端工程师对于如何转行到AI大模型工程化工程师有很多迷茫。我们先看一个招聘的JD:从上面可以看到要做大模型应用开发需要的条件:1.要熟悉python语言。2.熟悉pyTorch或TensorFlow深度学习开发框架。3.熟悉transformer或bert框架。4.熟悉训练、微调、模型压缩、部署流程。5.熟悉RAGprompt、AI Agent、RLHF。6.使用dify、langchain、fastgpt开发平台熟悉向量数据库、知识库。7.分布式系统开发架构、高可用等。通过上面的招聘岗位描述就知道转行AI应用开发工程师要学习的知识先学习开发语言然后学习深度机器学习开发框架然后熟悉大模型开发平台结合理论知识做训练、微调、压缩等最终转化为一个高可用的AI应用。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。学习大模型 AI 如何助力提升市场竞争优势随着新技术的不断涌现特别是在人工智能领域大模型的应用正逐渐成为提高社会生产效率的关键因素。这些先进的技术工具不仅优化了工作流程还极大地提升了工作效率。然而对于个人而言掌握这些新技术的时间差异将直接影响到他们的竞争优势。正如在计算机、互联网和移动互联网的早期阶段所展现的那样那些最先掌握新技术的人往往能够在职场中占据先机。掌握 AI 大模型技能不仅能够提高个人工作效率还能增强在求职市场上的竞争力。在当今快速发展的技术时代大模型 AI 已成为推动市场竞争力的重要力量。个人和企业必须迅速适应这一变化以便在市场中保持领先地位。如何学习大模型 AI 在我超过十年的互联网企业工作经验中我有幸指导了许多同行和后辈并帮助他们实现个人成长和学习进步。我深刻认识到分享经验和知识对于推动整个行业的发展至关重要。因此尽管工作繁忙我仍然致力于整理和分享各种有价值的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精选学习书籍手册、视频教程以及实战学习等内容。通过这些免费的资源我希望能够帮助更多的互联网行业朋友获取正确的学习资料进而提升大家的技能和竞争力。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】一、初阶应用建立AI基础认知在第一阶段10天重点是对大模型 AI 的基本概念和功能进行深入了解。这将帮助您在相关讨论中发表高级、独特的见解而不仅仅是跟随他人。您将学习如何调教 AI以及如何将大模型与业务相结合。主要学习内容大模型AI的功能与应用场景探索AI在各个领域的实际应用AI智能的起源与进化深入了解AI如何获得并提升其智能水平AI的核心原理与心法掌握AI技术的核心概念和关键原理大模型应用的业务与技术架构学习如何将大模型AI应用于业务场景和技术架构中代码实践向GPT-3.5注入新知识的示例代码提示工程的重要性与核心思想理解提示工程在AI应用中的关键作用Prompt的构建与指令调优方法学习如何构建有效的Prompt和进行指令调优思维链与思维树的应用掌握思维链和思维树在AI推理和决策中的作用Prompt攻击与防范策略了解Prompt攻击的类型和如何进行有效的防范、、、二、中阶应用深入AI实战开发在第二阶段30天您将进入大模型 AI 的进阶实战学习。这将帮助您构建私有知识库扩展 AI 的能力并快速开发基于 agent 的对话机器人。适合 Python 和 JavaScript 程序员。主要学习内容RAG的重要性理解RAG在AI应用中的关键作用构建基础ChatPDF动手搭建一个简单的ChatPDF应用检索基础掌握信息检索的基本概念和原理理解向量表示深入探讨Embeddings的原理和应用向量数据库与检索技术学习如何使用向量数据库进行高效检索基于 vector 的 RAG 实现掌握基于向量的RAG构建方法RAG系统的高级扩展探索RAG系统的进阶知识和技巧混合检索与RAG-Fusion了解混合检索和RAG-Fusion的概念和应用向量模型的本地部署策略学习如何在本地环境中部署向量模型三、高阶应用模型训练在这个阶段你将掌握模型训练的核心技术能够独立训练和优化大模型AI。你将了解模型训练的基本概念、技术和方法并能够进行实际操作。模型训练的意义理解为什么需要进行模型训练。模型训练的基本概念学习模型训练的基本术语和概念。求解器与损失函数了解求解器和损失函数在模型训练中的作用。神经网络训练实践通过实验学习如何手写一个简单的神经网络并进行训练。训练与微调掌握训练、预训练、微调和轻量化微调的概念和应用。Transformer结构了解Transformer的结构和原理。轻量化微调学习如何进行轻量化微调以优化模型性能。实验数据集构建掌握如何构建和准备实验数据集。四、专家应用AI商业应用与创业在这个阶段你将了解全球大模型的性能、吞吐量和成本等方面的知识能够在云端和本地等多种环境下部署大模型。你将找到适合自己的项目或创业方向成为一名被AI武装的产品经理。硬件选型学习如何选择合适的硬件来部署和运行大模型AI。全球大模型概览了解全球大模型的发展趋势和主要玩家。国产大模型服务探索国产大模型服务的优势和特点。OpenAI代理搭建学习如何搭建OpenAI代理以扩展AI的功能和应用范围。热身练习在阿里云 PAI 上部署 Stable Diffusion本地化部署在个人计算机上运行大型模型私有化部署策略大型模型的内部部署方法利用 vLLM 进行模型部署高效部署大型模型的技术案例分析如何在阿里云上优雅地私有部署开源大型模型开源 LLM 项目的全面部署从零开始部署开源大型语言模型内容安全与合规确保AI应用的内容安全和合规性算法备案流程互联网信息服务算法的备案指南通过这些学习内容您不仅能够掌握大模型 AI 的基本技能还能够深入理解其高级应用从而在市场竞争中占据优势。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无疑是AI领域的佼佼者。然而即使你只能完成60-70%的内容你也已经展现出了成为一名大模型AI大师的潜力。最后本文提供的完整版大模型 AI 学习资料已上传至 CSDN您可以通过微信扫描下方的 CSDN 官方认证二维码免费领取【保证100%免费】。