核心内容摘要
如何实现无缝跨平台可视化？VcXsrv让Linux GUI在Windows如原生运行
随着DeepSeek爆火AI大模型工程化开发需求旺盛。
后端工程师转行需掌握Python、深度学习框架、transformer、训练微调、RAG等核心技能。
学习路径应从开发语言到框架再到大模型平台最后到实际应用。
最先掌握AI技术者将获得竞争优势作者免费分享AI大模型学习资料思维导图、书籍、视频教程等助力从业者快速提升。
随着DeepSeek的爆火AI大模型工程化开发需求旺盛。
很多后端工程师对于如何转行到AI大模型工程化工程师有很多迷茫。
我们先看一个招聘的JD:从上面可以看到要做大模型应用开发需要的条件:
要熟悉python语言。
熟悉pyTorch或TensorFlow深度学习开发框架。
熟悉transformer或bert框架。
熟悉训练、微调、模型压缩、部署流程。
熟悉RAGprompt、AI Agent、RLHF。
使用dify、langchain、fastgpt开发平台熟悉向量数据库、知识库。
分布式系统开发架构、高可用等。
通过上面的招聘岗位描述就知道转行AI应用开发工程师要学习的知识先学习开发语言然后学习深度机器学习开发框架然后熟悉大模型开发平台结合理论知识做训练、微调、压缩等最终转化为一个高可用的AI应用。
如何学习大模型 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。
AI时代未来的就业机会在哪里答案就藏在大模型的浪潮里。
从ChatGPT、DeepSeek等日常工具到自然语言处理、计算机视觉、多模态等核心领域技术普惠化、应用垂直化与生态开源化正催生Prompt工程师、自然语言处理、计算机视觉工程师、大模型算法工程师、AI应用产品经理等AI岗位。
掌握大模型技能就是把握高薪未来。
那么普通人如何抓住大模型风口AI技术的普及对个人能力提出了新的要求在AI时代持续学习和适应新技术变得尤为重要。
无论是企业还是个人都需要不断更新知识体系提升与AI协作的能力以适应不断变化的工作环境。
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