一、筑基阶段：三大核心能力构建

1. Python编程与Linux环境

• 学习目标：掌握Python基础语法与Linux系统操作（如文件管理、权限配置）

• 关键内容：

• 廖雪峰Python教程（5(https://zhuanlan.zhihu.com/p/685915213)）

• Linux常用命令与Docker容器化部署

• 实战项目：搭建Python+FastAPI接口服务，实现文本处理流水线

2. 数学基础重塑

• 重点领域：线性代数（矩阵运算）、概率论（贝叶斯推断）、微积分（梯度下降原理）

• 学习技巧：通过PyTorch实现反向传播算法（5(https://zhuanlan.zhihu.com/p/685915213)）

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二、理论突破：大模型技术体系解构

1. NLP基础革命

• 核心知识：

• 文本预处理技术（分词、词性标注）

• 词向量演进史：从Word2Vec到BERT

• 学习资源：李沐《动手学深度学习》（5(https://zhuanlan.zhihu.com/p/685915213)）

2. Transformer架构精讲

• 关键技术点：

• 自注意力机制数学推导（7(https://m.thepaper.cn/newsDetail_forward_25724756)）

• 位置编码的工程实现

• 论文精读：《Attention Is All You Need》

三、实战进阶：四大核心技能树点亮

1. Prompt Engineering

• 企业级技巧：

• 角色扮演法：让大模型化身行业专家

• 思维链（CoT）提示设计（5(https://zhuanlan.zhihu.com/p/685915213)）

• 案例实操：构建智能客服话术生成器

2. API工程化开发

• 技术栈：FastAPI+LangChain+向量数据库

• 企业项目：开发电商智能导购系统（7(https://m.thepaper.cn/newsDetail_forward_25724756)）

四、高阶突破：模型调优与部署

1. 模型微调实战

• 全流程指南：

• 数据蒸馏：从20万条原始数据提炼3万优质QA对（5(https://zhuanlan.zhihu.com/p/685915213)）

• LoRA高效微调：在4090显卡实现百亿参数调优

• 工具推荐：LLaMA-Factory全流程框架（5(https://zhuanlan.zhihu.com/p/685915213)）

2. RAG架构实战

• 技术组合：LangChain+Milvus+大模型

• 典型应用：构建法律文书智能检索系统（7(https://m.thepaper.cn/newsDetail_forward_25724756)）

五、企业级应用：六大行业解决方案

六、持续进化：开发者成长生态

1. 学习资源矩阵

• 入门必看：微软《Generative AI for Beginners》中文版（8(https://m.blog.csdn.net/2401_84206094/article/details/144742609)）

• 进阶宝典：《大模型AGI-CSDN独家资料包》（6(https://m.blog.csdn.net/xzp740813/article/details/145124696)）

• 企业级框架：DB-GPT多模态解决方案（5(https://zhuanlan.zhihu.com/p/685915213)）

2. 职业发展路径

• 初级工程师：API开发+Prompt设计

• 资深架构师：模型微调+分布式训练

• 技术总监：行业解决方案设计（14(https://example.com)）

在大模型时代，我们如何有效的去学习大模型？

现如今大模型岗位需求越来越大，但是相关岗位人才难求，薪资持续走高，AI运营薪资平均值约18457元，AI工程师薪资平均值约37336元，大模型算法薪资平均值约39607元。

掌握大模型技术你还能拥有更多可能性：

• 成为一名全栈大模型工程师，包括Prompt，LangChain，LoRA等技术开发、运营、产品等方向全栈工程；

• 能够拥有模型二次训练和微调能力，带领大家完成智能对话、文生图等热门应用；

• 薪资上浮10%-20%，覆盖更多高薪岗位，这是一个高需求、高待遇的热门方向和领域；

• 更优质的项目可以为未来创新创业提供基石。

可能大家都想学习AI大模型技术，也_想通过这项技能真正达到升职加薪，就业或是副业的目的，但是不知道该如何开始学习，因为网上的资料太多太杂乱了，如果不能系统的学习就相当于是白学。为了让大家少走弯路，少碰壁，这里我直接把都打包整理好，希望能够真正帮助到大家_。

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这是一份大模型从零基础到进阶的学习路线大纲全览，小伙伴们记得点个收藏！

第一阶段： 从大模型系统设计入手，讲解大模型的主要方法；

第二阶段： 在通过大模型提示词工程从Prompts角度入手更好发挥模型的作用；

第三阶段： 大模型平台应用开发借助阿里云PAI平台构建电商领域虚拟试衣系统；

第四阶段： 大模型知识库应用开发以LangChain框架为例，构建物流行业咨询智能问答系统；

第五阶段： 大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型；

第六阶段： 以SD多模态大模型为主，搭建了文生图小程序案例；

第七阶段： 以大模型平台应用与开发为主，通过星火大模型，文心大模型等成熟大模型构建大模型行业应用。

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👉学会后的收获：👈

• 基于大模型全栈工程实现（前端、后端、产品经理、设计、数据分析等），通过这门课可获得不同能力；

• 能够利用大模型解决相关实际项目需求： 大数据时代，越来越多的企业和机构需要处理海量数据，利用大模型技术可以更好地处理这些数据，提高数据分析和决策的准确性。因此，掌握大模型应用开发技能，可以让程序员更好地应对实际项目需求；

• 基于大模型和企业数据AI应用开发，实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能， 学会Fine-tuning垂直训练大模型（数据准备、数据蒸馏、大模型部署）一站式掌握；

• 能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练能力，提高程序员的编码能力： 大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习框架等技术，这些技术的掌握可以提高程序员的编码能力和分析能力，让程序员更加熟练地编写高质量的代码。

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