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文章详细介绍了利用大模型进行数据分析的六步流程：数据收集整合、清洗预处理、探索分析、可视化、预测建模和自动化报告。通过自然语言交互，即使没有编程基础也能借助大模型完成专业级数据分析，提高效率，减少错误，让数据分析成为人人可及的能力，帮助职场人快速获取数据洞察，做出更好的决策。

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在AI与大模型的火热浪潮中，AI已经从科技公司的专属工具演变为每位普通职场人的得力助手。根据麦肯锡最新全球AI调查显示，超过60%的企业已将AI深度融入数据分析流程，平均生产力提升幅度超过30%。更令人振奋的是，你完全无需掌握复杂的专业软件或编程语言，只需使用人人可及的大语言模型就能实现专业级数据分析。

目前市场上常用的大模型工具包括国际主流的ChatGPT、Google Gemini、Claude.ai，以及国内广受欢迎的豆包、DeepSeek、Kimi、通义千问、智谱等，这些工具大多提供免费版本或便捷的网页端访问。它们的共同优势在于支持自然语言对话交互、多格式文件上传处理，以及智能化的数据处理能力。即使你完全没有编程基础，也能通过多轮对话迭代快速上手，并持续优化分析结果。读完本文并付诸实践，你将能够让数据分析效率翻倍、洞察更加精准，同时有效避免数据偏差、遗漏关键趋势等常见错误。

大模型助力数据分析的核心优势在于用自然对话的方式处理一切复杂任务：你只需上传文件、用人话提出需求、获取智能结果，并根据实际情况反复调整优化。整个数据分析流程可以分解为六个关键阶段，接下来我们将逐一深入拆解每个阶段的实用方法、详细操作步骤、典型应用场景以及进阶技巧。

一：数据收集与整合——让多源数据无缝融合

在实际工作中，我们经常需要处理来自不同系统、不同格式的数据源。传统的手动整理方式不仅耗时费力，往往需要半天甚至一天时间，而且容易出现字段匹配错误、数据遗漏等问题。举个常见例子：销售部门的Excel表格、仓储系统导出的CSV文件、客户服务部门的反馈文本，这三类数据格式不同、结构各异，手动整合极其繁琐。

大模型的智能之处在于能够自动识别不同文件中的列名含义、智能匹配关联字段，甚至自动处理单位转换（比如将美元转换为人民币），让多源数据实现真正的无缝融合。更重要的是，它能在整合过程中主动发现并标注潜在冲突，比如同名列在不同表格中代表不同含义的情况。

具体操作步骤如下：

首先，打开你选择的大模型网页界面，准备好需要整合的所有数据文件。这些文件可以是Excel表格、CSV文件，甚至是包含数据表格的PDF报表。逐一上传这些文件，或者如果工具支持，可以一次性批量上传。

接下来，输入一个详细而明确的提示词。一个好的提示词范例是：

“请仔细阅读我上传的所有文件，理解每个文件的数据结构和字段含义。然后将这些表格数据进行智能整合，具体要求如下：第一，以’日期’和’产品ID’作为主键进行关联合并；第二，整合销售数据、库存数据和客户反馈数据到一个统一表格；第三，自动识别并去除完全重复的记录；第四，将所有货币单位统一转换为人民币；第五，如果发现任何字段冲突或数据不一致的情况，请明确标注并说明原因。”

当大模型返回初步整合结果后，仔细检查输出内容。如果发现某些细节需要调整，不必重新开始，而是继续追问优化。

例如：“在刚才整合的基础上，请进行以下补充处理：将缺失的’销售地区’字段统一填充为’未知区域’；按照销售额从高到低重新排序；同时生成一个数据整合说明文档，列出合并了哪些数据源、处理了多少条记录、解决了哪些数据冲突。”
大模型会输出整合后的完整表格数据，通常以结构化文本或表格形式呈现。你可以直接复制这些内容粘贴到Excel中使用，或者要求大模型提供下载格式（如CSV）以便导入其他系统。

典型应用场景： 市场部门人员需要汇总来自淘宝、京东、抖音等多个电商渠道的销售数据；运营团队整合供应商报价表、物流追踪数据和库存盘点表；项目经理合并不同阶段的进度报告和成本核算表。

进阶技巧提示： 如果你的数据量特别大（比如单个文件超过1万行或总文件大小超过10MB），建议采用分批处理策略。先让大模型分别总结每个独立文件的数据概况、字段结构和关键统计信息，然后再基于这些摘要信息进行整体合并设计，这样可以避免一次性处理过载导致的效率下降或遗漏问题。

实际效果： 这个阶段通常只需要5到10分钟就能完成原本需要半天手动操作的工作，准确率可以达到95%以上。这种方法特别适合跨部门协作场景，能够快速建立统一的数据视图，为后续分析奠定扎实基础。

二：数据清洗与预处理——让脏数据变干净

数据质量直接决定分析结果的可靠性。在实际业务数据中，问题数据无处不在：空白单元格导致的缺失值、明显偏离正常范围的异常值、格式不统一的日期时间（比如"2025/12/29"和"12-29-2025"混用）、重复录入的记录等等。如果这些问题不在分析前得到妥善处理，后续的统计分析和预测模型都会产生严重偏差，甚至得出完全错误的结论。

大模型在数据清洗方面的能力堪比专业数据工程师，它能够系统性地检测各类数据问题、提供智能化的修复方案，并且清晰解释每一步处理的逻辑和理由，让你完全掌控整个清洗过程。

具体操作步骤如下：

将第一阶段整合后的数据集上传到大模型界面（如果是连续对话，数据可能已经在上下文中）。然后输入一个全面的数据清洗提示词，范例如下：

“请对当前数据集进行全面的质量检查和清洗处理，具体任务包括：第一，识别所有缺失值的位置和数量，对于数值型字段用该列的中位数填充，对于类别型字段用出现频率最高的值填充，如果缺失比例超过30%则单独标注；第二，使用统计学中的箱线图方法（IQR法则）检测异常值，将超出正常范围的数据点单独标记出来并说明可能原因；第三，统一所有日期格式为标准的YYYY-MM-DD格式，将所有数值保留两位小数；第四，识别并删除完全重复的行记录；第五，生成一份详细的数据清洗日志，记录每一项变更的具体内容和影响范围。”

大模型会返回清洗后的完整数据集，同时提供详细的变更说明文档。例如：“共填充了15个销售额缺失值，使用的填充值为2025年该产品平均销售额8,500元；检测到3个可能的异常数据点，分别是订单编号A1023（销售额突然达到100万，建议确认是否为大客户订单）、订单B2045和C3012；统一了238条日期记录的格式；删除了7条完全重复的记录。”

此时你应该仔细审阅这份变更说明，特别关注那些被标记为"建议手动确认"的异常点。如果发现某些处理方式不符合你的业务逻辑，可以继续追问调整："刚才填充缺失值时使用的是平均值，但考虑到我们的业务存在明显的季节性波动，请改为使用同期历史数据的中位数进行填充，具体是用2024年同月的数据。“或者"基于刚才的所有变更说明，请生成一份简洁的清洗报告摘要，用项目符号列出关键变更点和需要注意的风险提示。”

典型应用场景： 财务人员在准备月度财务报表前需要清洗原始记账数据；HR在分析员工数据时需要处理隐私脱敏和异常考勤记录；电商运营在分析用户行为时需要剔除爬虫流量和测试数据。

进阶技巧提示： 向大模型提供你的行业背景信息会让清洗更智能。例如：“这是一份电商平台的销售数据，其中的异常高值很可能是因为双十一大促或企业批量采购引起的，不应简单视为异常值；而异常低值可能是系统录入错误，需要重点关注。” 有了这些业务上下文，大模型能够做出更符合实际情况的判断。

实际效果： 数据清洗阶段能够帮你省去逐行逐列检查的巨大工作量，准确率极高，即使是数据分析新手也能有效避免诸如误删正常数据、遗漏关键异常等低级错误，为后续分析建立可靠的数据基础。一个干净的数据集能让你的分析结论更具说服力和可信度。

三：探索性数据分析（EDA）——快速发现数据背后的故事

探索性数据分析是整个数据分析流程中的"侦探阶段"，目标是在不带预设假设的情况下，快速了解数据的整体分布特征、内在趋势规律和潜在异常模式。传统上，这个阶段需要数据分析师编写大量统计代码、绘制各种图表，耗时耗力。而大模型能够通过自然语言交互，瞬间完成描述统计计算、相关性分析，甚至基于数据特征提出有价值的业务假设。

具体操作步骤如下：

首先上传经过清洗的数据文件，确保数据质量可靠。然后输入一个全面的探索性分析提示词，范例如下：

“请对当前数据集进行深入的探索性分析，具体要求如下：第一，对所有数值型字段计算基础统计量，包括平均值、中位数、标准差、最大值、最小值、四分位数，帮助我理解数据的集中趋势和离散程度；第二，进行分组统计分析，比如按销售地区统计总销售额和平均客单价，按月份统计销售趋势变化；第三，计算关键业务指标之间的相关性矩阵，特别关注销售额与促销力度、产品价格、客户评分之间的关联强度；第四，识别表现最好的Top 5产品和表现最差的Bottom 5产品，分析可能的原因；第五，识别数据中的时间模式，比如是否存在明显的周期性波动、季节性特征或增长趋势；第六，基于以上发现，用简洁的语言总结3到5个最重要的数据洞察。”

大模型会返回一份结构化的分析报告，包含详细的统计指标表格、分组对比结果、相关性数值以及文字解读。例如：“销售额与促销活动强度的相关系数为0.85，表明存在强正相关关系，即促销力度越大，销售额增长越明显；产品A在华东地区的销售额占比达到45%，显著高于其他地区，建议深入研究华东市场的成功因素；数据显示明显的月末销售高峰现象，推测可能与客户采购预算周期有关。”

在获得初步分析结果后，你可以继续深挖感兴趣的发现："刚才你提到销售额与促销活动高度相关，请进一步分析不同促销类型（满减、折扣、赠品）的效果差异，哪种促销方式的投资回报率最高？“或者"基于相关性分析的发现，请提出3个具体的业务优化假设，并说明如何验证这些假设。”

典型应用场景： 产品经理分析用户行为数据以优化产品功能优先级；销售团队识别季节性销售规律以制定更有效的销售策略；市场部门评估不同渠道的获客效果和转化率；运营团队发现库存周转的瓶颈环节。

进阶技巧提示： 要求大模型使用更专业的统计描述方法会让分析更深入。例如：“请用分位数分析法详细描述销售额的分布情况，特别是识别是否存在长尾效应"或者"用偏度和峰度指标评估数据分布的对称性和极端值特征”。虽然大模型不能直接生成可视化图表，但它可以用清晰的文字描述模拟直方图、散点图的视觉效果，帮助你理解数据模式。

实际效果： 这个阶段让你从需要手动计算公式、编写代码的繁琐工作中解放出来，在几秒到几分钟内就能获得全面的数据洞察。这些发现能够帮助你快速形成数据驱动的业务故事，避免基于直觉或偏见做出错误决策。更重要的是，探索性分析常常能发现意料之外的机会点或风险点，为战略调整提供有力支撑。

四：数据可视化——让数字说话更有说服力

再深刻的数据洞察，如果不能清晰直观地呈现出来，也很难说服利益相关者并推动决策落地。专业的数据可视化不仅仅是画几张图表那么简单，它涉及到图表类型选择、色彩搭配、布局设计、重点标注等多个维度的考量。大模型在这个阶段的价值在于：它能够根据你的数据特点和呈现目标，智能推荐最合适的图表类型、专业的配色方案，并生成详细的设计说明或可执行的代码，让即使没有设计背景的人也能做出专业级的可视化效果。

具体操作步骤如下：

准备好你希望可视化的数据摘要或直接上传完整数据文件。然后输入一个针对性的可视化需求提示词，范例如下：

“请基于当前数据的特点和我的呈现目标，设计一套完整的数据可视化方案。具体要求如下：第一，分析数据结构和我想表达的核心信息，推荐3到5种最合适的图表类型，比如用折线图展示销售额的时间趋势变化、用分组柱状图比较不同地区或产品类别的表现差异、用饼图或环形图显示市场份额占比、用散点图展示两个变量之间的相关关系、用热力图可视化相关性矩阵；第二，为每种推荐的图表提供详细的设计规范，包括图表标题如何表述、X轴和Y轴应该标注什么信息、选择什么样的配色方案（考虑色盲友好和品牌调性）、应该在哪些关键数据点添加标注说明（比如标注最高点、最低点、平均线、异常波动点）；第三，提供在Excel、Google Sheets或Python（matplotlib/seaborn库）中实现这些图表的具体代码或步骤说明，让我能够快速复现。”

大模型会返回一份完整的可视化设计方案，包括每种图表的使用场景说明、详细的视觉设计描述，以及可以直接使用的实现代码。例如：“对于月度销售趋势分析,建议使用折线图，标题为’2025年1-12月销售额趋势分析’，X轴标注月份，Y轴标注销售额（单位：万元），使用蓝色系主色调以体现专业稳重，在7月和11月的销售峰值点添加数值标注和文字说明，在图表底部添加一条橙色虚线表示全年平均销售额用于对比。以下是Excel实现步骤……”

如果你对初步方案不满意或需要调整，继续追问优化："这份可视化方案是要用于向公司高层做季度汇报的，请调整设计方向，使图表更加简洁大气，减少细节数据，突出核心结论，配色改为公司品牌色系（主色为深蓝色#003366，辅助色为金色#FFD700），并在每个图表上方添加一句话的关键结论。“或者"请为刚才的图表设计方案补充一个综合仪表板布局建议，说明这5个图表应该如何在一页PPT或报告中排版，确保逻辑清晰、重点突出。”

典型应用场景： 营销团队制作KPI监控仪表板实时追踪广告投放效果；运营部门在月度报告中用可视化突出业绩增长点和改进机会；产品团队用用户行为漏斗图分析流失环节；创业团队向投资人展示业务增长曲线和市场潜力。

进阶技巧提示： 明确指定可视化的风格偏好能让结果更符合预期。例如："我希望图表采用极简主义风格，大量留白，使用莫兰迪色系，字体选择无衬线字体，整体呈现高级感"或者"我的目标受众是技术团队，可以使用更复杂的可视化类型如箱线图、小提琴图，配色可以更加多样化和对比鲜明。"大模型会根据这些具体要求优化设计方案。

实际效果： 这个阶段能够让完全没有设计基础的人也能产出高质量的专业图表，大大提升向领导汇报、跨部门沟通、客户展示时的说服力和专业形象。好的可视化能让复杂的数据分析结果一目了然,显著提高沟通效率，推动决策快速落地。

五：预测建模与趋势预测——用数据展望未来

基于历史数据预测未来发展趋势，是数据分析能够创造的最高商业价值之一。准确的预测能够帮助企业提前布局资源、规避风险、抓住机遇。传统上，建立预测模型需要掌握复杂的统计学理论和编程技能，这对大多数业务人员来说是难以逾越的门槛。而大模型内置了强大的统计分析能力，能够处理线性回归、指数平滑、移动平均等多种预测方法，甚至能够考虑季节性因素、周期性波动等复杂情况。

具体操作步骤如下：

准备好你的历史时间序列数据，确保数据包含足够长的时间跨度（通常至少需要12个月以上的历史数据才能做出可靠预测）。然后上传数据并输入详细的预测需求提示词，范例如下：

“请基于当前的历史时间序列数据进行未来趋势预测分析，具体要求如下：第一，先对历史数据进行趋势分解，识别长期趋势、季节性模式和随机波动三个组成部分；第二，选择合适的预测模型，可以尝试线性回归、指数平滑法、移动平均法等多种方法，并比较它们的预测效果；第三，预测未来3个月、6个月和12个月的数值，同时提供95%置信区间，让我了解预测的不确定性范围；第四，使用历史数据的最后20%作为测试集进行回测验证，评估模型的预测准确率（如平均绝对误差MAE、均方根误差RMSE）；第五，特别考虑季节性因素的影响，比如节假日销售高峰、季度末采购周期等；第六，分析影响未来趋势的关键驱动因素，并评估不同因素变化对预测结果的敏感度。”

大模型会返回详细的预测分析报告，包括预测数值、置信区间、模型评估指标和解释说明。例如：“基于指数平滑法的预测结果显示，2026年第一季度的销售额预计将达到850万元，相比2025年第四季度增长15%，但考虑到宏观经济波动和竞争加剧的影响，实际值可能在765万到935万之间（95%置信区间）。模型回测的平均绝对误差为8.5%，属于可接受范围。从季节性分析来看，每年的2月份会因春节因素出现销售低谷，而3月份会迎来强劲反弹，建议提前调整库存和营销预算。影响未来趋势的最关键因素是促销投入强度（影响权重35%）和产品价格竞争力（影响权重28%）。”

在获得基础预测结果后，你可以进行情景分析，探索不同假设条件下的未来走向："如果我们将促销预算增加20%，同时将主打产品价格下调10%，请重新预测销售额会如何变化，并评估这种策略调整的投资回报率。“或者"请给出三种不同场景的预测：乐观场景（市场需求旺盛）、基准场景（保持当前趋势）、悲观场景（面临经济下行压力），并说明每种场景的关键假设和发生概率。”

典型应用场景： 采购部门预测未来库存需求以优化采购计划，减少积压和缺货；销售团队制定年度销售目标和分解区域指标；财务部门进行年度预算编制和现金流预测；人力资源部门预测未来人才需求和招聘计划；市场部门预测新产品的潜在市场规模。

进阶技巧提示： 向大模型提供可能影响未来趋势的外部因素信息，能够显著提升预测的准确性和实用性。例如："在进行预测时，请考虑以下外部因素：预计2026年通货膨胀率为5%，行业整体增长率为12%，我们计划在第二季度推出两款新产品，主要竞争对手可能在第三季度进行价格战。请将这些因素纳入预测模型的考量。"大模型能够融入多变量分析，提供更加贴近真实业务环境的预测结果。

实际效果： 这个阶段让非专业人士也能快速获得可靠的预测结果，无需学习复杂的统计模型和编程技术。准确的预测能够帮助企业更加主动地应对未来变化，合理配置资源，减少因库存积压或缺货造成的损失（通常能降低20%以上的相关成本），提升整体运营效率和竞争力。

六：自动化报告与决策支持——从分析到行动的最后一公里

数据分析的最终目的不是生成漂亮的图表或复杂的模型，而是支持实际的业务决策和行动。这意味着需要将前面各个阶段的零散分析结果整合成为一份逻辑清晰、结论明确、建议可行的完整报告。传统上，撰写这样一份报告可能需要数小时甚至数天的时间，还需要反复打磨语言表达和逻辑结构。而大模型能够在短短几分钟内，将所有分析素材结构化地组织成一份专业的决策支持文档。

具体操作步骤如下：

首先，将前面五个阶段产出的所有关键内容整理到一起，包括数据整合说明、清洗日志摘要、探索性分析的核心发现、关键可视化图表的描述、预测结果和置信区间等。然后输入一个全面的报告生成提示词，范例如下：

“请基于我提供的所有分析结果，生成一份完整的月度/年度数据分析报告，具体要求如下：第一，报告结构应该包含以下章节：（1）执行摘要，用200字以内高度概括核心发现和建议；（2）数据来源与处理说明，简要说明使用了哪些数据源、如何清洗整合、数据的可靠性如何；（3）关键发现章节，将探索性分析的主要洞察用3到5个小节呈现，每个发现都要有具体的数据支撑和业务解释；（4）趋势预测章节，展示未来预测结果、不确定性分析和情景对比；（5）可视化说明章节，描述核心图表传达的信息；（6）行动建议章节，提出3到5条具体可执行的业务建议，每条建议都要说明预期效果和实施路径；（7）风险与机会章节，识别潜在的业务风险点和机会点；（8）结论总结。第二，语言风格要专业简洁，避免过度技术化的术语，确保业务部门领导能够轻松理解；第三，总长度控制在1500到2000字，既要信息充分又要重点突出；第四，使用恰当的标题层级和段落结构，便于阅读和查找重点。”

大模型会生成一份结构完整、逻辑清晰的报告文本。报告会包含明确的章节标题、编号体系、数据引用和分析结论。例如，在"关键发现"章节可能会这样表述：“发现一：华东地区成为增长主引擎。 数据显示，华东地区2025年贡献了全年销售额的45%，同比增长32%，远超华北地区的15%和华南地区的18%。深入分析表明，这一强劲表现主要归因于该地区成功的社区营销策略和更高的客户复购率（68% vs 全国平均52%）。建议在2026年进一步加大华东地区的资源投入，并将成功经验复制到其他地区。”

当获得初稿报告后，你可以根据实际需求继续优化完善："请为这份报告添加一个详细的目录，包括页码标注；同时在结论部分增加一段展望性表述，提出下一阶段分析工作的方向。"或者"请将报告导出为Markdown格式，我需要将它导入到Word中进一步编辑和添加公司抬头。“或者"报告的语气偏客观中性，但我希望在汇报时传递更多信心和积极态度,请调整关键发现和建议部分的措辞，在保持事实准确的前提下强调机遇和可行性。”

典型应用场景： 周会或月度管理会议上的业务分析汇报；向跨部门团队分享数据洞察以推动协作；年度战略规划会议的数据支撑材料；个人绩效评估时展示工作成果和贡献；向投资人或董事会说明业务进展和未来规划。

进阶技巧提示： 不同的受众和场合需要不同风格的报告。你可以明确告诉大模型你的具体需求："这份报告的主要读者是技术背景的产品团队，可以包含更多技术细节和数据处理方法论的说明"或者"这是给董事会的执行摘要，需要高度聚焦在财务影响和战略意义，淡化技术细节。"甚至可以要求多语言版本：“请同时生成这份报告的中文和英文两个版本，英文版本要符合国际商务报告的表达习惯。”

实际效果： 这个阶段能够将数天的报告撰写工作压缩到几分钟内完成，从零散的分析笔记快速转化为结构化的专业报告。这不仅极大减轻了加班负担和写作压力，更重要的是让你有更多时间和精力去思考战略层面的问题、与团队讨论改进方案、推动决策真正落地。一份清晰有力的报告往往能够在关键时刻推动重要决策的通过和执行。

拥抱AI，让数据分析真正成为人人可及的能力

2025年，我们正站在一个激动人心的转折点上：数据分析已经不再是少数专业人士的专属技能，而是每一个职场人都可以掌握和运用的核心能力。只要你会用自然语言聊天、会上传文件、懂得如何迭代优化提示词,你就能借助大模型的力量完成从数据收集到决策支持的全流程工作。更令人兴奋的是,通过AI辅助的数据分析往往能够产出超越传统工具和方法的深度洞察，因为大模型能够快速处理大量信息、识别复杂模式、提出创新视角。

实践是最好的学习方式。建议你今天就选择一个最适合的阶段开始尝试：如果你正为整合多个数据源头疼，从第一阶段开始；如果你已经有数据但担心质量问题，直接跳到第二阶段；如果你想快速了解数据背后的故事，第三阶段的探索性分析是最佳切入点。

坚持练习几次之后，你会惊讶地发现：同样的数据，你能够挖掘出更深层次的商业价值；同样的工作量，你的完成速度和质量都显著提升；同样的职场竞争环境，你因为掌握了AI数据分析能力而获得了明显优势。这不是夸张，而是无数实践者已经验证的真实改变。

行动起来吧！让我们一起拥抱这个AI赋能的数据分析新时代，用技术的力量放大人的智慧和创造力！

如何系统的学习大模型 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”。

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• 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
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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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