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企业网站建设课程体会,普通人怎么样做网站,北京的网页设计,seo网址超级外链工具这两年#xff0c;大模型从实验室里的高冷研究#xff0c;走到每个程序员、学生、转行者的聊天框和职业规划表里。 几乎每天都有人来问我#xff1a; “师兄#xff0c;我是做后端的#xff0c;能不能转大模型#xff1f;”“我在看一些课程#xff0c;不知道该学哪些…这两年大模型从实验室里的高冷研究走到每个程序员、学生、转行者的聊天框和职业规划表里。几乎每天都有人来问我“师兄我是做后端的能不能转大模型”“我在看一些课程不知道该学哪些才有用”“我试着搭了个模型发现全是坑是不是我不适合”今天这篇文章我不打算讲那些泛泛而谈的大模型原理我就站在一个“老转行人 老程序员 老训练营主理人”的角度跟你聊聊大模型怎么转适合哪些人哪些方向对新手友好又有哪些坑你必须避开文章有点长但全是我这几年观察下来最真实的经验如果你真的想搞懂大模型、入场不踩坑建议认真读完或先收藏慢慢看。一、大模型≠ChatGPT先搞清“全景图”再出发说句真话很多人对“大模型”的第一印象就是——ChatGPT。但这只是它的最上层底下的基建、平台、算法、数据处理、推理部署……才是撑起整个技术栈的骨架。入行大模型的4大方向根据我帮学员投简历、对接企业需求的经验大模型相关岗位基本可以分为这四类类型岗位关键词适合人群1. 数据方向数据构建、预处理、标注、数据质量评估适合零基础/转行者入门门槛低上手快2. 平台方向分布式训练、资源调度、模型流水线适合工程背景后端/DevOps/大数据3. 应用方向LLM算法、RAG、AIGC、对话系统适合有转行4. 部署方向模型压缩、推理加速、端侧部署系统能力强、做过底层开发的人更有优势为什么要先讲这个因为我见太多人一上来就“我要搞算法”、“我想调模型”结果发现自己根本没有训练数据、搞不清pipeline、代码跑不起来最后就放弃了。这不是你不行而是选错了切入角度。二、新人最容易犯的3个典型误区误区1只想搞模型根本没想清要解决什么问题很多新手“理想中的工作”是在大厂模型组里调ChatGPT每天改超参、训练、测试效果但真实情况是真正“调模型”的人不到团队的5%大部分新人做的都是“链路搭建 数据清洗 demo验证”建议你把目标从“调模型”转成“做出能跑起来的模型服务”哪怕是个对话demo也比纸上谈兵有用得多。误区2盲目学习所有热门词却没搞懂底层逻辑LoRA、SFT、RLHF、vLLM、QLoRA……很多人听到这些名词眼睛一亮像打卡一样都想学一遍但最后变成“啥都看过啥都不会”。其实大模型的学习应该是“问题驱动”你要围绕业务问题反推需要哪些技术。举个例子你要做一个知识问答机器人那你至少得搞懂向量检索RAG数据清洗和知识构建模型部署推理延迟控制而不是“我会LoRA我也会SFT但不知道该用在哪里”。误区3忽略工程能力以为搞AI就不用写脚本了不好意思很多大模型工作本质就是——工程活。你要写爬虫拿数据要用Python跑数据处理链路要部署模型到服务器还得调各种依赖和环境。所以不会写代码只想看论文是做不好大模型相关工作的。你是做业务的那就要能把AI工具接到真实系统你是做平台的那就要搞定分布式系统配置你是做数据的那就要能用脚本快速生成训练数据集。三、哪个方向适合你入门我来给点建议结合过去100个转行学员的真实路径我来逐个拆解① 数据方向新人最容易上手的黄金入口别小看“做数据”它其实是目前大模型里面最容易切入、最容易出成绩、最容易落地的方向。你要学的内容包括数据清洗、过滤、格式统一有毒数据识别脏话、敏感内容prompt-响应对构建评测集设计准确率、覆盖率等推荐工具链Python / Pandas / LangChain / label studio / 数据增强脚本 / Excel也能用适合人群完全转行的小白没有模型背景但逻辑好、细节控的人注意事项千万不要小看数据清洗它决定了你训练出来的模型质量很多大公司现在就是因为数据链路做不好效果再强的模型也不稳定一句话总结数据不是脏活累活而是最容易打出成果的一块阵地。② 平台方向工程师转行首选高价值低风险如果你之前有写后端、搞大数据、做K8s、玩过分布式系统的经验那这个方向太适合你了。平台岗主要负责什么构建训练pipeline数据加载、预处理、模型训练、评估GPU资源调度混部、监控、资源管理自动化训练/推理系统搭建核心能力Python Shell 脚本能力熟悉 Docker / Kubernetes熟悉 DeepSpeed / FSDP / NCCL 等训练优化框架项目思路搭建一个LoRA训练平台接收数据即可训练设计一个多GPU并行推理的小平台风险点工程偏多适合愿意写代码、搞部署的人如果抗拒写脚本调系统那就别碰了③ 应用方向最卷也最诱人的一块这块是大模型最“显眼”的岗位比如你看到的对话系统、AIGC生成工具、搜索问答、智能客服……都属于这个方向。主要内容Prompt工程设计提示词结构提高响应质量多模态交互文本图像语音的整合应用系统接入接第三方API、加上业务逻辑、部署上线推荐学习路径掌握LangChain / LlamaIndex 等中间件学会RAG基本实现检索生成理解如何评估一个大模型输出质量注意想进这个方向业务sense很关键。你得知道你解决的是什么问题。对于简历来说最好有真实场景demo比如“帮某企业搭建了法务问答机器人”。建议新手先从数据方向做几轮项目等理解了底层再切入应用胜率更高。④ 部署方向高门槛、高回报但不是新手切入点部署工程师是被严重低估的工种。为什么因为你一旦把推理效率提升了2倍就是实实在在地给公司省钱了。岗位常做的事推理加速TensorRT、ONNX、vLLM、量化、裁剪小模型构建蒸馏、低秩分解、KV缓存复用多卡部署多租户并发服务、模型冷热加载优化建议先别直接跳如果你没有系统开发背景 / 没有玩过CUDA / 没调过C框架就别硬上更合理的做法从平台转部署从实战中积累经验四、你该怎么开始准备最实战的路线图来了别再盲学了师兄给你一条入门路径图✅ 第1阶段0-1个月认知期看懂主流大模型技术体系GPT、RAG、LoRA、推理优化梳理四大方向明确自己适合哪一个学完之后做一个决策我打算从哪个方向入手✅ 第2阶段1-3个月实战积累期找一个开源项目亲自从数据到部署跑一遍模仿做一套自己的数据处理训练demo比如新闻摘要生成整理学习过程、写成笔记、发布在公众号/知乎/掘金打造技术影响力✅ 第3阶段3-6个月项目打磨 简历优化期聚焦一个细分场景法律问答/多轮对话/RAG系统做成完整demo梳理你做的工作整理代码准备简历亮点同时投递大模型相关岗位提升面试通过率五、大模型训练营适合谁怎么用最省力很多同学问我“师兄训练营我适合报名吗”我的建议是如果你满足以下任意一个情况可以考虑进来系统搞定完全0基础想转行但没方向学了很多但始终落不了地不知道从哪下手想拿项目 简历冲击秋招/春招/社招的大模型岗位在我们训练营里我们会带你系统过一遍基础知识点不会遗漏也不会啃论文设计实战项目作业真实数据 真实业务场景提供导师1对1指导不是放着你自学每周直播 答疑 简历修改 内推资源我们做这件事已经服务了超过千人转行率、Offer率都有数据。六、最后一句话大模型的红利期还没结束但“瞎忙”的时代已经过去了。现在不是信息差能吃饭而是谁真正有实战能力 工程落地能力。你能不能搭一个能跑的RAG系统你能不能把模型从80G压缩到5G还能跑你能不能用开源模型替代API完成客户需求这些才是真正能拿Offer的“技能”。选对路径少走弯路别急着卷先活下来、站稳了再去追前沿。想入门 AI 大模型却找不到清晰方向备考大厂 AI 岗还在四处搜集零散资料别再浪费时间啦2025 年AI 大模型全套学习资料已整理完毕从学习路线到面试真题从工具教程到行业报告一站式覆盖你的所有需求现在全部免费分享扫码免费领取全部内容​一、学习必备100本大模型电子书26 份行业报告 600 套技术PPT帮你看透 AI 趋势想了解大模型的行业动态、商业落地案例大模型电子书这份资料帮你站在 “行业高度” 学 AI1. 100本大模型方向电子书2. 26 份行业研究报告覆盖多领域实践与趋势报告包含阿里、DeepSeek 等权威机构发布的核心内容涵盖职业趋势《AI 职业趋势报告》《中国 AI 人才粮仓模型解析》商业落地《生成式 AI 商业落地白皮书》《AI Agent 应用落地技术白皮书》领域细分《AGI 在金融领域的应用报告》《AI GC 实践案例集》行业监测《2024 年中国大模型季度监测报告》《2025 年中国技术市场发展趋势》。3. 600套技术大会 PPT听行业大咖讲实战PPT 整理自 2024-2025 年热门技术大会包含百度、腾讯、字节等企业的一线实践安全方向《端侧大模型的安全建设》《大模型驱动安全升级腾讯代码安全实践》产品与创新《大模型产品如何创新与创收》《AI 时代的新范式构建 AI 产品》多模态与 Agent《Step-Video 开源模型视频生成进展》《Agentic RAG 的现在与未来》工程落地《从原型到生产AgentOps 加速字节 AI 应用落地》《智能代码助手 CodeFuse 的架构设计》。二、求职必看大厂 AI 岗面试 “弹药库”300 真题 107 道面经直接抱走想冲字节、腾讯、阿里、蔚来等大厂 AI 岗这份面试资料帮你提前 “押题”拒绝临场慌1. 107 道大厂面经覆盖 Prompt、RAG、大模型应用工程师等热门岗位面经整理自 2021-2025 年真实面试场景包含 TPlink、字节、腾讯、蔚来、虾皮、中兴、科大讯飞、京东等企业的高频考题每道题都附带思路解析2. 102 道 AI 大模型真题直击大模型核心考点针对大模型专属考题从概念到实践全面覆盖帮你理清底层逻辑3. 97 道 LLMs 真题聚焦大型语言模型高频问题专门拆解 LLMs 的核心痛点与解决方案比如让很多人头疼的 “复读机问题”三、路线必明 AI 大模型学习路线图1 张图理清核心内容刚接触 AI 大模型不知道该从哪学起这份「AI大模型 学习路线图」直接帮你划重点不用再盲目摸索路线图涵盖 5 大核心板块从基础到进阶层层递进一步步带你从入门到进阶从理论到实战。L1阶段:启航篇丨极速破界AI新时代L1阶段了解大模型的基础知识以及大模型在各个行业的应用和分析学习理解大模型的核心原理、关键技术以及大模型应用场景。L2阶段攻坚篇丨RAG开发实战工坊L2阶段AI大模型RAG应用开发工程主要学习RAG检索增强生成包括Naive RAG、Advanced-RAG以及RAG性能评估还有GraphRAG在内的多个RAG热门项目的分析。L3阶段跃迁篇丨Agent智能体架构设计L3阶段大模型Agent应用架构进阶实现主要学习LangChain、 LIamaIndex框架也会学习到AutoGPT、 MetaGPT等多Agent系统打造Agent智能体。L4阶段精进篇丨模型微调与私有化部署L4阶段大模型的微调和私有化部署更加深入的探讨Transformer架构学习大模型的微调技术利用DeepSpeed、Lamam Factory等工具快速进行模型微调并通过Ollama、vLLM等推理部署框架实现模型的快速部署。L5阶段专题集丨特训篇 【录播课】四、资料领取全套内容免费抱走学 AI 不用再找第二份不管你是 0 基础想入门 AI 大模型还是有基础想冲刺大厂、了解行业趋势这份资料都能满足你现在只需按照提示操作就能免费领取扫码免费领取全部内容​2025 年想抓住 AI 大模型的风口别犹豫这份免费资料就是你的 “起跑线”