前言

做运维的苦，谁做谁懂。有时候真感觉自己就像个杂役，在公司都快成修电脑的了。不装了，我要转行！在此给大家分享点经验，希望能帮到你们。

运维工程师若要转行至大模型领域，需要学习一系列全新的技能与知识。以下是一份详细的转行攻略，助力你从运维工程师顺利迈向大模型领域：

一、夯实基础知识

• 数学基础：学习线性代数、概率论、统计学以及微积分等基础数学知识，这些是涉足大模型领域的根基。
• 编程语言：若你已熟悉 Python，那这是个不错的起点。因为 Python 是机器学习与数据科学领域广泛应用的编程语言。
  

二、钻研机器学习理论

• 机器学习基础：了解机器学习的基本概念，涵盖监督学习、无监督学习、强化学习等方面。
• 深度学习：深入探究神经网络的基本结构，例如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）等。

三、掌握数据处理技能

• 数据清洗与预处理：学习如何对数据进行处理与清洗，从而为大模型提供高质量的输入数据。
• 数据分析与可视化：学会运用如 Pandas、NumPy、Matplotlib 等工具进行数据分析与可视化操作。

四、积累实践项目经验

• 在线课程与项目：参加 Coursera、edX、Udacity 等平台上的机器学习与深度学习课程，并完成相关项目。
• 开源贡献：积极参与开源项目，为现有的机器学习模型或者工具贡献代码。

五、学习框架与工具

• TensorFlow 与 PyTorch：学习这两大最为流行的深度学习框架之一，并通过实践操作掌握其用法。
• 模型部署：了解如何将模型部署至生产环境，学习使用 Flask 或者 Django 等 Web 框架。

六、深入专业领域

• 自然语言处理（NLP）：若对处理文本数据感兴趣，深入学习 NLP 相关知识，了解词嵌入、序列模型、Transformer 模型等内容。
• 计算机视觉：如果对图像和视频处理感兴趣，学习计算机视觉的基础知识，如图像识别、目标检测等方面。

七、打造个人项目

• 创建个人作品集：开发一些个人项目，比如构建一个简单的推荐系统、情感分析工具或者图像识别应用，并将其添加至你的 GitHub 仓库。

八、参与社区和会议

• 加入 AI 社区：参与线上论坛、社交媒体群组以及本地的 Meetup 活动，与其他机器学习爱好者进行交流。
• 参加会议和研讨会：参加与机器学习和 AI 相关的会议和研讨会，以掌握最新的研究和发展趋势。

九、考虑进修教育

• 研究生学位：若你期望更深入地学习，可以考虑攻读计算机科学或者数据科学的研究生学位。
• 专业证书：获取相关的专业证书，比如谷歌的机器学习工程师证书。

十、规划职业发展

• 职业转型：在简历中重点突出新掌握的技能与项目经验，开始申请与大模型相关的工作或者实习机会。
• 持续学习：大模型和 AI 领域不断发展进步，持续学习新的技术和算法对于保持竞争力至关重要。

通过上述步骤，你能够从运维工程师成功转型为大模型领域的专业人士。请记住，这个过程需要投入时间和精力，但随着技能与知识的不断积累，你将能够在这个新兴且充满机遇的领域中取得成功。

一、大模型风口已至：月薪30K+的AI岗正在批量诞生

2025年大模型应用呈现爆发式增长，根据工信部最新数据：

国内大模型相关岗位缺口达47万

初级工程师平均薪资28K（数据来源：BOSS直聘报告）

70%企业存在"能用模型不会调优"的痛点

真实案例：某二本机械专业学员，通过4个月系统学习，成功拿到某AI医疗公司大模型优化岗offer，薪资直接翻3倍！

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二、如何学习大模型 AI ？

🔥AI取代的不是人类，而是不会用AI的人！麦肯锡最新报告显示：掌握AI工具的从业者生产效率提升47%，薪资溢价达34%！🚀

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。

我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

1️⃣ 提示词工程：把ChatGPT从玩具变成生产工具
2️⃣ RAG系统：让大模型精准输出行业知识
3️⃣ 智能体开发：用AutoGPT打造24小时数字员工

📦熬了三个大夜整理的《AI进化工具包》送你：
✔️ 大厂内部LLM落地手册（含58个真实案例）
✔️ 提示词设计模板库（覆盖12大应用场景）
✔️ 私藏学习路径图（0基础到项目实战仅需90天）

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
• …

学习是一个过程，只要学习就会有挑战。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，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。

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