模型开发学习路线图 (2026 版)

模型开发通常分为三个阶段：夯实基础、经典机器学习/深度学习、以及生成式 AI 与大模型工程。

第一阶段：夯实基础

在触碰模型之前，必须掌握处理数据和理解算法背后的数学语言。

• 掌握知识点：

  • Python 编程： 特别是 NumPy（矩阵运算）、Pandas（数据处理）、Matplotlib/Seaborn（可视化）。

  • 数学基础： 线性代数（矩阵分解）、微积分（梯度下降）、概率统计（分布、假设检验）。

• 推荐课程/视频：

  • 吴恩达 (Andrew Ng) - 机器学习专业化： 永远的经典，适合零基础。

  • B站 - 李沐《动手学深度学习》： 适合希望边写代码边学理论的同学。

第二阶段：深度学习与核心架构

这是现代 AI 的基石，重点在于理解神经网络如何“学习”。

• 掌握知识点：

  • 神经网络基础： BP 算法、激活函数、损失函数、优化器（Adam, SGD）。

  • 计算机视觉 (CV)： CNN, ResNet, 目标检测。

  • 自然语言处理 (NLP)： RNN, LSTM, 以及最重要的 Transformer 架构。

  • 框架： 熟练使用 PyTorch（目前行业主流）或 TensorFlow。

• 推荐课程/视频：

  • Stanford CS231n (CV) 或 CS224n (NLP)：全球最顶尖的公开课。

  • Fast.ai - Practical Deep Learning for Coders： 以“自顶向下”著称，先跑程序再讲原理，极具实战性。

第三阶段：大模型工程 (LLM & GenAI)

2026 年模型开发的核心竞争力所在。

• 掌握知识点：

  • 提示工程 (Prompt Engineering)： 结构化提示词设计。

  • 模型微调 (Fine-tuning)： LoRA, QLoRA 等轻量化微调技术。

  • RAG (检索增强生成)： 向量数据库（Milvus, Pinecone）、LangChain 或 LlamaIndex 框架。

  • 模型部署与量化： 模型压缩、部署（vLLM, Ollama）、API 调用优化。

• 推荐课程/视频：

  • DeepLearning.AI - Short Courses： Andrew Ng 联合 OpenAI, LangChain 制作的一系列短课程，非常紧跟前沿。

  • YouTube - Andrej Karpathy 的 "Zero to Hero" 系列： 手把手带你从头实现一个 GPT。

学习资源对比表

如何进行练习与实战

学习模型开发最忌讳“只看不练”。以下是三个级别的练习建议：

1. 模仿与复现 (入门级)

• Kaggle 比赛： 从经典的 Titanic (分类) 或 House Prices (回归) 开始。不要怕看别人的 Notebook，尝试复刻前 10% 的方案。

• 官方教程： 完成 PyTorch 官网的 "Learning with Examples" 教程。

2. 独立构建项目 (进阶级)

• 端到端模型： 比如“基于 CNN 的手语识别系统”或“基于 LSTM 的股票预测（仅作练习）”。

• 大模型应用： 利用 OpenAI 或 DeepSeek API，配合 LangChain 构建一个个人知识库助手（RAG 项目）。

3. 性能优化与部署 (工程级)

• 模型调优： 尝试在一个小规模数据集上通过微调（Fine-tuning）提升某个开源模型（如 Llama 3 或 Qwen）在特定领域的表现。

• 部署挑战： 将你的模型封装成 API 接口，并部署到 Docker 容器中。